File size: 2,438 Bytes
7705825 d0eb494 fc909a1 d0eb494 215304c d0eb494 54c463b |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 |
---
language:
- ar
widget:
- text: "answer: 7 سنوات ونصف context: الثورة الجزائرية أو ثورة المليون شهيد، اندلعت في 1 نوفمبر 1954 ضد المستعمر الفرنسي ودامت 7 سنوات ونصف. استشهد فيها أكثر من مليون ونصف مليون جزائري"
---
# Arabic Question generation Model
[AraT5-Base Model](https://huggingface.co/UBC-NLP/AraT5-base) fine-tuned on Arabic Question-Answering Dataset for **Question generation**
Get the Question from given Context and a Answer
## Model in Action 🚀
```python
from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForSeq2SeqLM
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Mihakram/Arabic_Question_Generation")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mihakram/Arabic_Question_Generation")
def get_question(context,answer):
text="context: " +context + " " + "answer: " + answer + " </s>"
text_encoding = tokenizer.encode_plus(
text,return_tensors="pt"
)
model.eval()
output = model.generate(
input_ids=text_encoding['input_ids'],
attention_mask=text_encoding['attention_mask'],
max_length=64,
num_beams=5,
num_return_sequences=1
)
preds = [
tokenizer.decode(gen_id,skip_special_tokens=True,clean_up_tokenization_spaces=True)
for gen_id in generated_ids
]
return tokenizer.decode(output[0],skip_special_tokens=True,clean_up_tokenization_spaces=True)
context="الثورة الجزائرية أو ثورة المليون شهيد، اندلعت في 1 نوفمبر 1954 ضد المستعمر الفرنسي ودامت 7 سنوات ونصف. استشهد فيها أكثر من مليون ونصف مليون جزائري"
answer =" 7 سنوات ونصف"
get_question(answer,context)
#output : question="كم استمرت الثورة الجزائرية؟ "
```
## Details of Ara-T5
The **Ara-T5** model was presented in [AraT5: Text-to-Text Transformers for Arabic Language Generation](https://arxiv.org/abs/2109.12068) by *El Moatez Billah Nagoudi, AbdelRahim Elmadany, Muhammad Abdul-Mageed*
## Citation
If you want to cite this model you can use this:
```bibtex
@misc{Mihakram/,
title={},
author={Mihoubi, Ibrir},
publisher={Hugging Face},
journal={Hugging Face Hub},
howpublished={\url{https://huggingface.co/}},
year={2022}
}
```
> Created by [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/mihoubi-akram/) |