transformers pytorch safetensors electra question-answering italian squad_it it dataset:squad_it license:apache-2.0 model-index endpoints_compatible region:us
---
datasets:
- squad_it
language:
- it
library_name: transformers
license: apache-2.0
metrics:
- squad
pipeline_tag: question-answering
tags:
- italian
- squad_it
- question-answering
widget:
- text: Qual è il soprannome di Vasco Rossi?
  context: Vasco Rossi, noto anche semplicemente come Vasco e in passato con  l'appellativo
    Blasco (Zocca, 7 febbraio 1952), è un cantautore italiano
- text: La foresta pluviale amazzonica è diventata per lo più una foresta interna
    intorno a quale evento globale?
  context: In seguito all' evento di estinzione del Cretaceo-Paleogene, l' estinzione
    dei dinosauri e il clima umido possono aver permesso alla foresta pluviale tropicale
    di diffondersi in tutto il continente. Dal 66-34 Mya, la foresta pluviale si estendeva
    fino a sud fino a 45°. Le fluttuazioni climatiche degli ultimi 34 milioni di anni
    hanno permesso alle regioni della savana di espandersi fino ai tropici. Durante
    l' Oligocene, ad esempio, la foresta pluviale ha attraversato una banda relativamente
    stretta. Si espandeva di nuovo durante il Miocene medio, poi si ritrasse ad una
    formazione prevalentemente interna all' ultimo massimo glaciale. Tuttavia, la
    foresta pluviale è riuscita ancora a prosperare durante questi periodi glaciali,
    consentendo la sopravvivenza e l' evoluzione di un' ampia varietà di specie.
- text: Il Regno Unito e la Francia non hanno avuto interruzioni dell' approvvigionamento
    petrolifero in quanto non hanno consentito a quale paese di utilizzare il loro
    aeroporto?
  context: L' embargo non era uniforme in tutta Europa. Dei nove membri della Comunità
    Economica Europea (CEE), i Paesi Bassi hanno dovuto affrontare un embargo totale,
    il Regno Unito e la Francia hanno ricevuto forniture quasi ininterrotte (poichè
    si sono rifiutati di consentire all' America di utilizzare i loro aerodromi e
    le armi e forniture embargo sia agli arabi che agli israeliani), mentre gli altri
    sei hanno dovuto affrontare tagli parziali. Il Regno Unito era tradizionalmente
    un alleato di Israele, e il governo di Harold Wilson ha sostenuto gli israeliani
    durante la guerra dei sei giorni. Il suo successore, Ted Heath, ribaltò questa
    politica nel 1970, chiedendo a Israele di ritirarsi ai suoi confini prima del
    1967.
- context: Nel 1962, il grafico Paul Rand ridisegna il logo ABC nella sua forma più
    conosciuta (e attuale) con le lettere minuscole 'abc' racchiuse in un unico cerchio
    nero. Il nuovo logo esordisce in onda per le promozioni di ABC all' inizio della
    stagione 1963-64. Le lettere ricordano fortemente il carattere tipografico Bauhaus
    disegnato da Herbert Bayer negli anni Venti, ma condividono anche similitudini
    con diversi altri caratteri, come ITC Avant Garde e Horatio, e lo Chalet più simile.
    La semplicità del logo ha reso più facile la riprogettazione e la duplicazione,
    il che ha conferito un beneficio per ABC (soprattutto prima dell' avvento della
    computer grafica).
  text: Di quale carattere tipografico ricordano le lettere dell' iconico logo ABC?
- context: 'La fotorespirazione può verificarsi quando la concentrazione di ossigeno
    è troppo elevata. Rubisco non è in grado di distinguere molto bene tra ossigeno
    e anidride carbonica, quindi può accidentalmente aggiungere O2 invece di CO2 a
    RuBP. Questo processo riduce l'' efficienza della fotosintesi: consuma ATP e ossigeno,
    rilascia CO2 e non produce zucchero. Può sprecare fino alla metà del carbonio
    fissato dal ciclo di Calvin. Diversi meccanismi si sono evoluti in diversi lignaggi
    che aumentano la concentrazione di anidride carbonica rispetto all'' ossigeno
    all'' interno del cloroplasto, aumentando l'' efficienza della fotosintesi. Questi
    meccanismi sono chiamati meccanismi di concentrazione dell'' anidride carbonica,
    o CCM. Tra questi figurano il metabolismo degli acidi crassulaceanici, la fissazione
    del carbonio C4 e i pirenoidi. I cloroplasti negli impianti C4 sono notevoli in
    quanto presentano un chiaro dimorfismo cloroplastico.'
  text: Che cosa può fare rubisco per errore?
train-eval-index:
- config: default
  task: question-answering
  task_id: extractive_question_answering
  splits:
    eval_split: test
  col_mapping:
    context: context
    question: question
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    answers.answer_start: answers.answer_start
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- name: electra-italian-xxl-cased-squad-it
  results:
  - task:
      type: question-answering
      name: Question Answering
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      name: SQuAD-IT
      type: squad_it
    metrics:
    - type: exact-match
      value: 0.66
      name: Test Exact Match
    - type: f1
      value: 0.775
      name: Test F1
---

# electra-italian-xxl-cased-squad-it

Electra model for (Extractive) Question Answering on Italian texts

## Model description
This model has been fine-tuned on [squad_it dataset](https://huggingface.co/datasets/squad_it), starting from the pre-trained model [dbmdz/electra-base-italian-xxl-cased-discriminator](https://huggingface.co/dbmdz/electra-base-italian-xxl-cased-discriminator).

It can be used for [Extractive Q&A](https://huggingface.co/tasks/question-answering) on Italian texts.

## Evaluation

| Metric |   Value   |
| ------ | --------- |
| **EM** | **0.660** |
| **F1** | **0.775** |

[Evaluation notebook](https://github.com/anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it/blob/main/evaluation.ipynb)

## Usage in Transformers 🤗
Model checkpoints are available for usage in PyTorch. They can be used directly with pipelines as:

```python
from transformers import pipelines

qa = pipeline('question-answering', model='anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it')
qa(question="Qual è il soprannome di Vasco Rossi?", context="Vasco Rossi, noto anche semplicemente come Vasco e in passato con l'appellativo Blasco (Zocca, 7 febbraio 1952), è un cantautore italiano")
>>> {'score': 0.93, 'start': 80, 'end': 86, 'answer': 'Blasco'}
```
## Usage in Haystack 🚀🚀🚀

With the [Haystack NLP framework](https://github.com/deepset-ai/haystack), you can use this model and create a scalable Question Answering system that works across millions of documents.

For a complete walkthrough, see [this notebook](https://github.com/anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it/blob/main/usage_in_haystack.ipynb).

```python
...
print_answers(prediction, details="medium")

>>> Query: Con chi ha parlato di vaccini il premier Mario Draghi?
Answers:
[   {   'answer': 'Von der Leyen',
        'context': " vaccino dell'azienda britannica. Durante la telefonata "
                   'tra Draghi e Von der Leyen, la presidente della '
                   'Commissione Ue ha annunciato al presidente del',
        'score': 0.9663902521133423},
    {   'answer': 'Ursula Von der Leyen',
        'context': 'colloquio telefonico con la presidente della Commissione '
                   'europea Ursula Von der Leyen. Secondo fonti di Palazzo '
                   'Chigi, dalla conversazione è emerso ch',
        'score': 0.9063920974731445},
    {   'answer': 'Mario Draghi, ha tenuto un lungo discorso alla 76esima '
                  'Assemblea Generale delle Nazioni Unite',
        'context': 'Il presidente del Consiglio, Mario Draghi, ha tenuto un '
                   'lungo discorso alla 76esima Assemblea Generale delle '
                   'Nazioni Unite, nella notte italiana. Tant',
        'score': 0.5243796706199646}]
```

## Comparison ⚖️

| Model                                                     | EM    | F1    | Model size (PyTorch) | Architecture     |
|-----------------------------------------------------------|-------|-------|----------------------|------------------|
| it5/it5-large-question-answering                          | 69.10 | 78.00 | 3.13 GB              | encoder-decoder  |
| ***anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it (this one)***    | *66.03* | *77.47* | *437 MB*               | *encoder*          |
| it5/it5-base-question-answering                           | 66.30 | 76.10 | 990 MB               | encoder-decoder  |
| it5/mt5-base-question-answering                           | 66.30 | 75.70 | 2.33 GB              | encoder-decoder  |
| antoniocappiello/bert-base-italian-uncased-squad-it       | 63.80 | 75.30 | 440 MB               | encoder          |
| luigisaetta/squad_it_xxl_cased_hub1                       | 63.95 | 75.27 | 440 MB               | encoder          |
| it5/it5-efficient-small-el32-question-answering           | 64.50 | 74.70 | 569 MB               | encoder-decoder  |
| mrm8488/bert-italian-finedtuned-squadv1-it-alfa           | 62.51 | 74.16 | 440 MB               | encoder          |
| mrm8488/umberto-wikipedia-uncased-v1-finetuned-squadv1-it | 60.50 | 72.41 | 443 MB               | encoder          |
| it5/it5-small-question-answering                          | 61.90 | 71.60 | 308 MB               | encoder-decoder  |
| it5/mt5-small-question-answering                          | 56.00 | 66.00 | 1.2 GB               | encoder-decoder  |
| DrQA-it trained on SQuAD-it                               | 56.10 | 65.90 | ?                    | ?                |

## Training details 🏋️‍
[Training notebook](https://github.com/anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it/blob/main/training.ipynb)

**Hyperparameters**
- learning_rate: 2e-05
- batch_size: 8
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 2
- mixed_precision_training: Native AMP

> Created by [Stefano Fiorucci/anakin87](https://github.com/anakin87)
> 
> Made with <span style="color: #e25555;">&hearts;</span> in Italy