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T5 End2end Question Generation

ThomasSimoniniによって開発
T5-baseをファインチューニングしたエンドツーエンドの問題生成モデルで、与えられたコンテキストから自動的に関連する質問を生成できます。
ダウンロード数 386
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはSQuADデータセットでファインチューニングされたT5-baseバージョンで、テキストコンテキストから自然言語の質問を生成するために特別に設計されています。教育、質問応答システムなどのシナリオに適しています。

モデル特徴

エンドツーエンド問題生成
中間処理ステップなしでテキストコンテキストから直接完全な質問を生成可能
複数問題生成
単一のコンテキストから複数の関連質問を生成でき、情報抽出効率を向上
SQuAD最適化
権威ある質問応答データセットでファインチューニングされており、生成される質問の品質が高い

モデル能力

テキスト理解
問題生成
コンテキスト分析

使用事例

教育技術
自動テスト問題生成
教材内容からクイズ問題を自動生成
作成者、公開時期などの事実問題を正確に生成できることがサンプルで示されています
質問応答システム
ナレッジベース強化
既存ドキュメントからFAQ質問を自動生成
モデルサンプルは歴史イベントに関連する正確な質問を生成できることを示しています
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