--- license: cc-by-4.0 metrics: - bleu4 - meteor - rouge-l - bertscore - moverscore language: ko datasets: - lmqg/qg_koquad pipeline_tag: text2text-generation tags: - question generation - answer extraction widget: - text: "generate question: 1990년 영화 《 남부군 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다." example_title: "Question Generation Example 1" - text: "generate question: 백신이 없기때문에 예방책은 살충제 를 사용하면서 서식 장소(찻찬 받침, 배수로, 고인 물의 열린 저장소, 버려진 타이어 등)의 수를 줄임으로써 매개체를 통제할 수 있다." example_title: "Question Generation Example 2" - text: "generate question: 원테이크 촬영 이기 때문에 한 사람이 실수를 하면 처음부터 다시 찍어야 하는 상황이 발생한다." example_title: "Question Generation Example 3" - text: "extract answers: 또한 스피어스는 많은 새로운 여성 아티스트들에게 영향을 끼쳤는데, 대표적으로 데미 로바토, 케이티 페리, 크리스티니아 드바지, 레이디 가가, 리틀 부츠, 셀레나 고메즈 & 더씬, 픽시 로트 이 있다. 2007년 비욘세 놀스는 Total Request Live와의 인터뷰에서 '나는 브리트니를 사랑하고 팬이에요. 특히 새 앨범 Blackout을 좋아해요'라고 말했다. 린제이 로한은 '언제나 브리트니 스피어스에게 영감을 받는다. 학창시절 그녀처럼 타블로이드에 오르기를 꿈꿔왔다'고 말하며 롤 모델로 꼽았다. 스피어스는 현대 음악가들에게 음악적 영감으로 언급되기도 했다. 마일리 사이러스는 자신의 히트곡 Party in the U.S.A. 가 브리트니에게 영감과 영향을 받은 곡이라고 밝혔다. 베리 매닐로우의 앨범 15 Minutes 역시 브리트니에게 영감을 얻었다고 언급되었다." example_title: "Answer Extraction Example 1" - text: "extract answers: 지난 22일 아프리카TV는 BJ 철구가 서비스 정지 처분을 받았음을 밝혔다. 서비스 정지 처분을 사유는 철구가 10대 청소년에게 유해한 장면을 방송으로 내보냈기 때문이었다. 문제가 된 장면은 BJ 철구가 미성년자는 시청할 수 없게 하는 19세 시청 가능 설정을 하지 않은 채 흡연하는 모습을 여과 없이 드러낸 장면이다. 아프리카TV는 청소년 보호 정책의 '청소년들이 해로운 환경으로부터 보호받을 수 있도록 조치한다'라고 조항을 근거로 철구에게 서비스 정지 처분을 내렸다. 흡연 이외에 음주 방송 등도 19세 시청 가능 설정을 해야만 방송할 수 있다. 게다가 철구의 방송 정지 처분은 이번에 처음이 아니라 16번 째기 때문에 더욱더 논란이 되고 있다. " example_title: "Answer Extraction Example 2" model-index: - name: lmqg/mt5-base-koquad-multitask results: - task: name: Text2text Generation type: text2text-generation dataset: name: lmqg/qg_koquad type: default args: default metrics: - name: BLEU4 (Question Generation) type: bleu4_question_generation value: 12.22 - name: ROUGE-L (Question Generation) type: rouge_l_question_generation value: 28.55 - name: METEOR (Question Generation) type: meteor_question_generation value: 29.86 - name: BERTScore (Question Generation) type: bertscore_question_generation value: 84.19 - name: MoverScore (Question Generation) type: moverscore_question_generation value: 83.24 - name: QAAlignedF1Score-BERTScore type: qa_aligned_f1_score_bertscore value: 80.28 - name: QAAlignedRecall-BERTScore type: qa_aligned_recall_bertscore value: 83.91 - name: QAAlignedPrecision-BERTScore type: qa_aligned_precision_bertscore value: 77.03 - name: QAAlignedF1Score-MoverScore type: qa_aligned_f1_score_moverscore value: 81.97 - name: QAAlignedRecall-MoverScore type: qa_aligned_recall_moverscore value: 86.43 - name: QAAlignedPrecision-MoverScore type: qa_aligned_precision_moverscore value: 78.1 - name: AnswerF1Score (Answer Extraction) type: answer_f1_score_answer_extraction value: 88.43 - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction) type: answer_exact_match_answer_extraction value: 83.02 --- # Model Card of `lmqg/mt5-base-koquad-multitask` This model is fine-tuned version of [google/mt5-base](https://huggingface.co/google/mt5-base) for question generation task and answer extraction jointly on the [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation). ### Overview - **Language model:** [google/mt5-base](https://huggingface.co/google/mt5-base) - **Language:** ko - **Training data:** [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) (default) - **Online Demo:** [https://autoqg.net/](https://autoqg.net/) - **Repository:** [https://github.com/asahi417/lm-question-generation](https://github.com/asahi417/lm-question-generation) - **Paper:** [https://arxiv.org/abs/2210.03992](https://arxiv.org/abs/2210.03992) ### Usage - With [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation#lmqg-language-model-for-question-generation-) ```python from lmqg import TransformersQG # initialize model model = TransformersQG(language="ko", model="lmqg/mt5-base-koquad-multitask") # model prediction question_answer_pairs = model.generate_qa("1990년 영화 《 남부군 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.") ``` - With `transformers` ```python from transformers import pipeline pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-base-koquad-multitask") # answer extraction answer = pipe("generate question: 1990년 영화 《 남부군 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.") # question generation question = pipe("extract answers: 또한 스피어스는 많은 새로운 여성 아티스트들에게 영향을 끼쳤는데, 대표적으로 데미 로바토, 케이티 페리, 크리스티니아 드바지, 레이디 가가, 리틀 부츠, 셀레나 고메즈 & 더씬, 픽시 로트 이 있다. 2007년 비욘세 놀스는 Total Request Live와의 인터뷰에서 '나는 브리트니를 사랑하고 팬이에요. 특히 새 앨범 Blackout을 좋아해요'라고 말했다. 린제이 로한은 '언제나 브리트니 스피어스에게 영감을 받는다. 학창시절 그녀처럼 타블로이드에 오르기를 꿈꿔왔다'고 말하며 롤 모델로 꼽았다. 스피어스는 현대 음악가들에게 음악적 영감으로 언급되기도 했다. 마일리 사이러스는 자신의 히트곡 Party in the U.S.A. 가 브리트니에게 영감과 영향을 받은 곡이라고 밝혔다. 베리 매닐로우의 앨범 15 Minutes 역시 브리트니에게 영감을 얻었다고 언급되었다.") ``` ## Evaluation - ***Metric (Question Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-koquad-multitask/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_koquad.default.json) | | Score | Type | Dataset | |:-----------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------| | BERTScore | 84.19 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | Bleu_1 | 27.97 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | Bleu_2 | 20.84 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | Bleu_3 | 15.88 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | Bleu_4 | 12.22 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | METEOR | 29.86 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | MoverScore | 83.24 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | ROUGE_L | 28.55 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | - ***Metric (Question & Answer Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-koquad-multitask/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph.questions_answers.lmqg_qg_koquad.default.json) | | Score | Type | Dataset | |:--------------------------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------| | QAAlignedF1Score (BERTScore) | 80.28 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | QAAlignedF1Score (MoverScore) | 81.97 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | QAAlignedPrecision (BERTScore) | 77.03 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | QAAlignedPrecision (MoverScore) | 78.1 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | QAAlignedRecall (BERTScore) | 83.91 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | QAAlignedRecall (MoverScore) | 86.43 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | - ***Metric (Answer Generation)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-koquad-multitask/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_koquad.default.json) | | Score | Type | Dataset | |:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------| | AnswerExactMatch | 83.02 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | AnswerF1Score | 88.43 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | BERTScore | 96.14 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | Bleu_1 | 74.93 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | Bleu_2 | 65.39 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | Bleu_3 | 51.39 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | Bleu_4 | 34.98 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | METEOR | 61.26 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | MoverScore | 95.2 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | | ROUGE_L | 83.83 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | ## Training hyperparameters The following hyperparameters were used during fine-tuning: - dataset_path: lmqg/qg_koquad - dataset_name: default - input_types: ['paragraph_answer', 'paragraph_sentence'] - output_types: ['question', 'answer'] - prefix_types: ['qg', 'ae'] - model: google/mt5-base - max_length: 512 - max_length_output: 32 - epoch: 14 - batch: 32 - lr: 0.0001 - fp16: False - random_seed: 1 - gradient_accumulation_steps: 2 - label_smoothing: 0.15 The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-koquad-multitask/raw/main/trainer_config.json). ## Citation ``` @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", } ```