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language: |
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- ja |
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license: mit |
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tags: |
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- question-answering |
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- generated_from_trainer |
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- bert |
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- jaquad |
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datasets: SkelterLabsInc/JaQuAD |
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inference: |
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parameters: |
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align_to_words: false |
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widget: |
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- text: 決勝トーナメントで日本に勝ったのはどこでしたか。 |
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context: 日本は予選リーグで強豪のドイツとスペインに勝って決勝トーナメントに進んだが、クロアチアと対戦して敗れた。 |
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- text: 8世紀に日本の首都はどこでしたか。 |
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context: 8世紀に日本の首都であった奈良を代表する寺院である東大寺は、「古都奈良の文化財」の一部として世界遺産に登録されている。東大寺には、「奈良の大仏」として知られる、高さ約15メートルの盧舎那仏像をはじめ、日本仏教美術史を代表する著名作品が多く所蔵されている。 |
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- text: 「奈良の大仏」の高さは何メートルなの? |
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context: 8世紀に日本の首都であった奈良を代表する寺院である東大寺は、「古都奈良の文化財」の一部として世界遺産に登録されている。東大寺には、「奈良の大仏」として知られる、高さ約15メートルの盧舎那仏像をはじめ、日本仏教美術史を代表する著名作品が多く所蔵されている。 |
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model-index: |
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- name: roberta_qa_japanese |
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results: [] |
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<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
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should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
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# roberta_qa_japanese |
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(Japanese caption : 日本語の (抽出型) 質問応答のモデル) |
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This model is a fine-tuned version of [rinna/japanese-roberta-base](https://huggingface.co/rinna/japanese-roberta-base) (pre-trained RoBERTa model provided by rinna Co., Ltd.) trained for extractive question answering. |
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The model is fine-tuned on [JaQuAD](https://huggingface.co/datasets/SkelterLabsInc/JaQuAD) dataset provided by Skelter Labs, in which data is collected from Japanese Wikipedia articles and annotated by a human. |
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## Intended uses |
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When running with a dedicated pipeline : |
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```python |
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from transformers import pipeline |
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model_name = "tsmatz/roberta_qa_japanese" |
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qa_pipeline = pipeline( |
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"question-answering", |
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model=model_name, |
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tokenizer=model_name) |
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result = qa_pipeline( |
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question = "決勝トーナメントで日本に勝ったのはどこでしたか。", |
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context = "日本は予選リーグで強豪のドイツとスペインに勝って決勝トーナメントに進んだが、クロアチアと対戦して敗れた。", |
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align_to_words = False, |
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) |
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print(result) |
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``` |
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When manually running through forward pass : |
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```python |
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import torch |
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import numpy as np |
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from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, AutoTokenizer |
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model_name = "tsmatz/roberta_qa_japanese" |
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model = (AutoModelForQuestionAnswering |
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.from_pretrained(model_name)) |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) |
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def inference_answer(question, context): |
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question = question |
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context = context |
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test_feature = tokenizer( |
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question, |
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context, |
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max_length=318, |
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) |
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with torch.no_grad(): |
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outputs = model(torch.tensor([test_feature["input_ids"]])) |
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start_logits = outputs.start_logits.cpu().numpy() |
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end_logits = outputs.end_logits.cpu().numpy() |
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answer_ids = test_feature["input_ids"][np.argmax(start_logits):np.argmax(end_logits)+1] |
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return "".join(tokenizer.batch_decode(answer_ids)) |
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question = "決勝トーナメントで日本に勝ったのはどこでしたか。" |
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context = "日本は予選リーグで強豪のドイツとスペインに勝って決勝トーナメントに進んだが、クロアチアと対戦して敗れた。" |
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answer_pred = inference_answer(question, context) |
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print(answer_pred) |
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``` |
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## Training procedure |
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You can download the source code for fine-tuning from [here](https://github.com/tsmatz/huggingface-finetune-japanese/blob/master/03-question-answering.ipynb). |
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### Training hyperparameters |
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The following hyperparameters were used during training: |
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- learning_rate: 7e-05 |
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- train_batch_size: 2 |
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- eval_batch_size: 1 |
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- seed: 42 |
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- gradient_accumulation_steps: 16 |
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- total_train_batch_size: 32 |
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- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 |
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- lr_scheduler_type: linear |
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- lr_scheduler_warmup_steps: 100 |
|
- num_epochs: 3 |
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### Training results |
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| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | |
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|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:| |
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| 2.1293 | 0.13 | 150 | 1.0311 | |
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| 1.1965 | 0.26 | 300 | 0.6723 | |
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| 1.022 | 0.39 | 450 | 0.4838 | |
|
| 0.9594 | 0.53 | 600 | 0.5174 | |
|
| 0.9187 | 0.66 | 750 | 0.4671 | |
|
| 0.8229 | 0.79 | 900 | 0.4650 | |
|
| 0.71 | 0.92 | 1050 | 0.2648 | |
|
| 0.5436 | 1.05 | 1200 | 0.2665 | |
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| 0.5045 | 1.19 | 1350 | 0.2686 | |
|
| 0.5025 | 1.32 | 1500 | 0.2082 | |
|
| 0.5213 | 1.45 | 1650 | 0.1715 | |
|
| 0.4648 | 1.58 | 1800 | 0.1563 | |
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| 0.4698 | 1.71 | 1950 | 0.1488 | |
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| 0.4823 | 1.84 | 2100 | 0.1050 | |
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| 0.4482 | 1.97 | 2250 | 0.0821 | |
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| 0.2755 | 2.11 | 2400 | 0.0898 | |
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| 0.2834 | 2.24 | 2550 | 0.0964 | |
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| 0.2525 | 2.37 | 2700 | 0.0533 | |
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| 0.2606 | 2.5 | 2850 | 0.0561 | |
|
| 0.2467 | 2.63 | 3000 | 0.0601 | |
|
| 0.2799 | 2.77 | 3150 | 0.0562 | |
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| 0.2497 | 2.9 | 3300 | 0.0516 | |
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### Framework versions |
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- Transformers 4.23.1 |
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- Pytorch 1.12.1+cu102 |
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- Datasets 2.6.1 |
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- Tokenizers 0.13.1 |
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