Hugging Face's logo

lmqg
/
mt5-small-koquad-ae

Text2Text Generation
Transformers
PyTorch
Korean
mt5
answer extraction
Eval Results
Inference Endpoints
Model card Files Community
1
mt5-small-koquad-ae
File size: 8,217 Bytes 
83d3837
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
 

---
license: cc-by-4.0
metrics:
- bleu4
- meteor
- rouge-l
- bertscore
- moverscore
language: ko
datasets:
- lmqg/qg_koquad
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- answer extraction
widget:
- text: "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. <hl> 마일리 사이러스는 자신의 히트곡 Party in the U.S.A. 가 브리트니에게 영감과 영향을 받은 곡이라고 밝혔다. <hl> 베리 매닐로우의 앨범 15 Minutes 역시 브리트니에게 영감을 얻었다고 언급되었다."
  example_title: "Answering Extraction Example 1" 
- text: "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. <hl> 게다가 철구의 방송 정지 처분은 이번에 처음이 아니라 16번 째기 때문에 더욱더 논란이 되고 있다. <hl>"
  example_title: "Answering Extraction Example 2" 
model-index:
- name: lmqg/mt5-small-koquad-ae
  results:
  - task:
      name: Text2text Generation
      type: text2text-generation
    dataset:
      name: lmqg/qg_koquad
      type: default
      args: default
    metrics:
    - name: BLEU4 (Answer Extraction)
      type: bleu4_answer_extraction
      value: 41.76
    - name: ROUGE-L (Answer Extraction)
      type: rouge_l_answer_extraction
      value: 81.94
    - name: METEOR (Answer Extraction)
      type: meteor_answer_extraction
      value: 59.07
    - name: BERTScore (Answer Extraction)
      type: bertscore_answer_extraction
      value: 95.53
    - name: MoverScore (Answer Extraction)
      type: moverscore_answer_extraction
      value: 94.44
    - name: AnswerF1Score (Answer Extraction)
      type: answer_f1_score__answer_extraction
      value: 86.39
    - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction)
      type: answer_exact_match_answer_extraction
      value: 79.41
---

# Model Card of `lmqg/mt5-small-koquad-ae`
This model is fine-tuned version of [google/mt5-small](https://huggingface.co./google/mt5-small) for answer extraction 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-small](https://huggingface.co./google/mt5-small)   
- **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-small-koquad-ae")

# model prediction
answers = model.generate_a("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-small-koquad-ae")
output = pipe("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. <hl> 마일리 사이러스는 자신의 히트곡 Party in the U.S.A. 가 브리트니에게 영감과 영향을 받은 곡이라고 밝혔다. <hl> 베리 매닐로우의 앨범 15 Minutes 역시 브리트니에게 영감을 얻었다고 언급되었다.")

```

## Evaluation


- ***Metric (Answer Extraction)***: [raw metric file](https://huggingface.co./lmqg/mt5-small-koquad-ae/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_koquad.default.json) 

|                  |   Score | Type    | Dataset                                                          |
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
| AnswerExactMatch |   79.41 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co./datasets/lmqg/qg_koquad) |
| AnswerF1Score    |   86.39 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co./datasets/lmqg/qg_koquad) |
| BERTScore        |   95.53 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co./datasets/lmqg/qg_koquad) |
| Bleu_1           |   75.64 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co./datasets/lmqg/qg_koquad) |
| Bleu_2           |   66.95 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co./datasets/lmqg/qg_koquad) |
| Bleu_3           |   55.6  | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co./datasets/lmqg/qg_koquad) |
| Bleu_4           |   41.76 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co./datasets/lmqg/qg_koquad) |
| METEOR           |   59.07 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co./datasets/lmqg/qg_koquad) |
| MoverScore       |   94.44 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co./datasets/lmqg/qg_koquad) |
| ROUGE_L          |   81.94 | 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_sentence']
 - output_types: ['answer']
 - prefix_types: None
 - model: google/mt5-small
 - max_length: 512
 - max_length_output: 32
 - epoch: 9
 - batch: 32
 - lr: 0.0005
 - 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-small-koquad-ae/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",
}

```