transformers pytorch mt5 text2text-generation question answering it dataset:lmqg/qg_itquad arxiv:2210.03992 license:cc-by-4.0 model-index autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
datasets:
- lmqg/qg_itquad
language: it
license: cc-by-4.0
metrics:
- bleu4
- meteor
- rouge-l
- bertscore
- moverscore
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- question answering
widget:
- text: 'question: Quale batterio ha il nome del paese che colpisce di più nel suo
    nome?, context: Il complesso M. tubercolosi (MTBC) comprende altri quattro micobatteri
    causa di tubercolosi: M. bovis, M. africanum, M. canetti e M. microti. M. africanum
    non è molto diffuso, ma è una causa significativa di tubercolosi in alcune parti
    dell'' Africa. M. bovis era una volta una causa comune della tubercolosi, ma l''
    introduzione del latte pastorizzato ha quasi completamente eliminato questo problema
    di salute pubblica nei paesi sviluppati. M. canetti è raro e sembra essere limitato
    al Corno d'' Africa, anche se alcuni casi sono stati osservati negli emigranti
    africani. M. microti è anche raro ed è visto quasi solo in persone immunodeficienti,
    anche se la sua prevalenza può essere significativamente sottovalutata.'
  example_title: Question Answering Example 1
model-index:
- name: vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000-itquad-qa
  results:
  - task:
      type: text2text-generation
      name: Text2text Generation
    dataset:
      name: lmqg/qg_itquad
      type: default
      args: default
    metrics:
    - type: bleu4_question_answering
      value: 15.31
      name: BLEU4 (Question Answering)
    - type: rouge_l_question_answering
      value: 33.11
      name: ROUGE-L (Question Answering)
    - type: meteor_question_answering
      value: 29.32
      name: METEOR (Question Answering)
    - type: bertscore_question_answering
      value: 91.55
      name: BERTScore (Question Answering)
    - type: moverscore_question_answering
      value: 77.25
      name: MoverScore (Question Answering)
    - type: answer_f1_score__question_answering
      value: 57.63
      name: AnswerF1Score (Question Answering)
    - type: answer_exact_match_question_answering
      value: 43.69
      name: AnswerExactMatch (Question Answering)
---

# Model Card of `vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000-itquad-qa`
This model is fine-tuned version of [vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000) for question answering task on the [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).


### Overview
- **Language model:** [vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000)   
- **Language:** it  
- **Training data:** [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) (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="it", model="vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000-itquad-qa")

# model prediction
answers = model.answer_q(list_question="Quale batterio ha il nome del paese che colpisce di più nel suo nome?", list_context=" Il complesso M. tubercolosi (MTBC) comprende altri quattro micobatteri causa di tubercolosi: M. bovis, M. africanum, M. canetti e M. microti. M. africanum non è molto diffuso, ma è una causa significativa di tubercolosi in alcune parti dell' Africa. M. bovis era una volta una causa comune della tubercolosi, ma l' introduzione del latte pastorizzato ha quasi completamente eliminato questo problema di salute pubblica nei paesi sviluppati. M. canetti è raro e sembra essere limitato al Corno d' Africa, anche se alcuni casi sono stati osservati negli emigranti africani. M. microti è anche raro ed è visto quasi solo in persone immunodeficienti, anche se la sua prevalenza può essere significativamente sottovalutata.")

```

- With `transformers`
```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000-itquad-qa")
output = pipe("question: Quale batterio ha il nome del paese che colpisce di più nel suo nome?, context: Il complesso M. tubercolosi (MTBC) comprende altri quattro micobatteri causa di tubercolosi: M. bovis, M. africanum, M. canetti e M. microti. M. africanum non è molto diffuso, ma è una causa significativa di tubercolosi in alcune parti dell' Africa. M. bovis era una volta una causa comune della tubercolosi, ma l' introduzione del latte pastorizzato ha quasi completamente eliminato questo problema di salute pubblica nei paesi sviluppati. M. canetti è raro e sembra essere limitato al Corno d' Africa, anche se alcuni casi sono stati osservati negli emigranti africani. M. microti è anche raro ed è visto quasi solo in persone immunodeficienti, anche se la sua prevalenza può essere significativamente sottovalutata.")

```

## Evaluation


- ***Metric (Question Answering)***: [raw metric file](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000-itquad-qa/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_question.answer.lmqg_qg_itquad.default.json) 

|                  |   Score | Type    | Dataset                                                          |
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
| AnswerExactMatch |   43.69 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| AnswerF1Score    |   57.63 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| BERTScore        |   91.55 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| Bleu_1           |   27.26 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| Bleu_2           |   21.84 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| Bleu_3           |   18.34 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| Bleu_4           |   15.31 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| METEOR           |   29.32 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| MoverScore       |   77.25 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |
| ROUGE_L          |   33.11 | default | [lmqg/qg_itquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_itquad) |



## Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:
 - dataset_path: lmqg/qg_itquad
 - dataset_name: default
 - input_types: ['paragraph_question']
 - output_types: ['answer']
 - prefix_types: None
 - model: vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000
 - max_length: 512
 - max_length_output: 32
 - epoch: 21
 - 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/vocabtrimmer/mt5-small-trimmed-it-5000-itquad-qa/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",
}

```
