T5 Small Squad Qg

🚀 lmqg/t5-small-squad-qg

このモデルは、t5-small を lmqg/qg_squad（データセット名: default）の質問生成タスクに対して、lmqg を通じてファインチューニングしたバージョンです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、質問生成タスクに特化しており、特定のデータセットを用いてファインチューニングされています。以下に、使用方法の概要を説明します。

✨ 主な機能

• 自然言語の文章から質問を生成することができます。
• 特定のデータセットでファインチューニングされており、質問生成の精度が高いです。

📦 インストール

このモデルを使用するには、lmqg または transformers ライブラリが必要です。以下に、それぞれのインストール方法を示します。

lmqg を使用する場合

from lmqg import TransformersQG

# モデルの初期化
model = TransformersQG(language="en", model="lmqg/t5-small-squad-qg")

# モデルの予測
questions = model.generate_q(list_context="William Turner was an English painter who specialised in watercolour landscapes", list_answer="William Turner")

transformers を使用する場合

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/t5-small-squad-qg")
output = pipe("generate question: <hl> Beyonce <hl> further expanded her acting career, starring as blues singer Etta James in the 2008 musical biopic, Cadillac Records.")

💻 使用例

基本的な使用法

from lmqg import TransformersQG

# モデルの初期化
model = TransformersQG(language="en", model="lmqg/t5-small-squad-qg")

# モデルの予測
questions = model.generate_q(list_context="William Turner was an English painter who specialised in watercolour landscapes", list_answer="William Turner")

高度な使用法

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/t5-small-squad-qg")
output = pipe("generate question: <hl> Beyonce <hl> further expanded her acting career, starring as blues singer Etta James in the 2008 musical biopic, Cadillac Records.")

📚 ドキュメント

概要

評価

質問生成のメトリクス

• メトリクス (質問生成): 生のメトリクスファイル

質問と回答生成のメトリクス（参照回答）

• メトリクス (質問と回答生成、参照回答): 各質問は 正解回答 から生成されます。生のメトリクスファイル

📄 ライセンス

このモデルは、CC BY 4.0 ライセンスの下で提供されています。