Bart Large Squad Qg No Paragraph

🚀 research-backup/bart-large-squad-qg-no-paragraph モデルカード

このモデルは、facebook/bart-large を微調整したもので、lmqg/qg_squad（データセット名：default）上で質問生成タスクを行うために開発されました。微調整には、lmqg ツールを使用しています。このモデルは微調整時に段落情報を使用せず、回答を含む文のみを使用します。

🚀 クイックスタート

モデルの基本情報

ライセンス

このモデルは CC BY 4.0 ライセンスを使用しています。

評価指標

• BLEU4
• METEOR
• ROUGE-L
• BERTScore
• MoverScore

データセット

• lmqg/qg_squad

モデルのタグ

• 質問生成

サンプル表示

• 入力テキスト：" Beyonce further expanded her acting career, starring as blues singer Etta James in the 2008 musical biopic, Cadillac Records." サンプルタイトル："質問生成サンプル 1"
• 入力テキスト："Beyonce further expanded her acting career, starring as blues singer Etta James in the 2008 musical biopic, Cadillac Records." サンプルタイトル："質問生成サンプル 2"
• 入力テキスト："Beyonce further expanded her acting career, starring as blues singer Etta James in the 2008 musical biopic, Cadillac Records ." サンプルタイトル："質問生成サンプル 3"

💻 使用例

基本的な使用法

lmqg ライブラリを使用する場合

from lmqg import TransformersQG

# モデルの初期化
model = TransformersQG(language="en", model="research-backup/bart-large-squad-qg-no-paragraph")

# 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 ライブラリを使用する場合

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "research-backup/bart-large-squad-qg-no-paragraph")
output = pipe("<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

評価

• 質問生成指標: 元の指標ファイル

訓練のハイパーパラメータ

以下のハイパーパラメータは、微調整の過程で使用されました：

• データセットのパス：lmqg/qg_squad
• データセットの名前：default
• 入力タイプ：['sentence_answer']
• 出力タイプ：['question']
• 接頭辞タイプ：None
• モデル：facebook/bart-large
• 最大長：128
• 最大出力長：32
• 訓練エポック数：8
• バッチサイズ：32
• 学習率：5e-05
• 混合精度を使用するかどうか：False
• 乱数シード：1
• 勾配累積ステップ数：16
• ラベル平滑化係数：0.15

完全な設定は、微調整設定ファイル で確認できます。

引用

@inproceedings{ushio-etal-2022-generative,
    title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration",
    author = "Ushio, Asahi  and
        Alva-Manchego, Fernando  and
        Camacho-Collados, Jose",
    booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = dec,
    year = "2022",
    address = "Abu Dhabi, U.A.E.",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
}