transformers pytorch mbart text2text-generation question answering fr dataset:lmqg/qg_frquad arxiv:2210.03992 license:cc-by-4.0 model-index autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
datasets:
- lmqg/qg_frquad
language: fr
license: cc-by-4.0
metrics:
- bleu4
- meteor
- rouge-l
- bertscore
- moverscore
pipeline_tag: text2text-generation
tags:
- question answering
widget:
- text: 'question: En quelle année a-t-on trouvé trace d''un haut fourneau similaire?,
    context: Cette technologie ne disparaît qu''au début du XXe siècle. On retrouve
    vers 1900 un haut fourneau similaire dans le Bulacan, aux Philippines. Plus tard
    encore, le « haut fourneau dans la cour » prôné par Mao Zedong pendant le Grand
    Bond en avant est de ce type. L''expérience n''est un échec technique que dans
    les régions où le savoir-faire n''existe pas, ou a disparu.'
  example_title: Question Answering Example 1
- text: 'question: Comment appelle-t-on la Guerre de 14-18 ?, context: Ce black dog
    peut être lié à des évènements traumatisants issus du monde extérieur, tels que
    son renvoi de l''Amirauté après la catastrophe des Dardanelles, lors de la Grande
    Guerre de 14-18, ou son rejet par l''électorat en juillet 1945. On sait également
    que dans ces deux cas, la guérison, certes lente et douloureuse et jamais complète
    ni définitive, se fera grâce à la peinture. D''un autre côté, étant donnés les
    symptômes de ce mal que Churchill éprouvait de plus en plus, il ne pouvait rien
    moins qu''être purement associé à de telles causes extrinsèques, ce qui correspond
    au profil classique de la dépression majeure unipolaire ou bipolaire.'
  example_title: Question Answering Example 2
model-index:
- name: lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa
  results:
  - task:
      type: text2text-generation
      name: Text2text Generation
    dataset:
      name: lmqg/qg_frquad
      type: default
      args: default
    metrics:
    - type: bleu4_question_answering
      value: 26.33
      name: BLEU4 (Question Answering)
    - type: rouge_l_question_answering
      value: 38.14
      name: ROUGE-L (Question Answering)
    - type: meteor_question_answering
      value: 31.8
      name: METEOR (Question Answering)
    - type: bertscore_question_answering
      value: 92.2
      name: BERTScore (Question Answering)
    - type: moverscore_question_answering
      value: 77.16
      name: MoverScore (Question Answering)
    - type: answer_f1_score__question_answering
      value: 60.48
      name: AnswerF1Score (Question Answering)
    - type: answer_exact_match_question_answering
      value: 39.34
      name: AnswerExactMatch (Question Answering)
---

# Model Card of `lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa`
This model is fine-tuned version of [facebook/mbart-large-cc25](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-cc25) for question answering task on the [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).


### Overview
- **Language model:** [facebook/mbart-large-cc25](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-cc25)   
- **Language:** fr  
- **Training data:** [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) (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="fr", model="lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa")

# model prediction
answers = model.answer_q(list_question="En quelle année a-t-on trouvé trace d'un haut fourneau similaire?", list_context=" Cette technologie ne disparaît qu'au début du XXe siècle. On retrouve vers 1900 un haut fourneau similaire dans le Bulacan, aux Philippines. Plus tard encore, le « haut fourneau dans la cour » prôné par Mao Zedong pendant le Grand Bond en avant est de ce type. L'expérience n'est un échec technique que dans les régions où le savoir-faire n'existe pas, ou a disparu.")

```

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

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa")
output = pipe("question: En quelle année a-t-on trouvé trace d'un haut fourneau similaire?, context: Cette technologie ne disparaît qu'au début du XXe siècle. On retrouve vers 1900 un haut fourneau similaire dans le Bulacan, aux Philippines. Plus tard encore, le « haut fourneau dans la cour » prôné par Mao Zedong pendant le Grand Bond en avant est de ce type. L'expérience n'est un échec technique que dans les régions où le savoir-faire n'existe pas, ou a disparu.")

```

## Evaluation


- ***Metric (Question Answering)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mbart-large-cc25-frquad-qa/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_question.answer.lmqg_qg_frquad.default.json) 

|                  |   Score | Type    | Dataset                                                          |
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
| AnswerExactMatch |   39.34 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
| AnswerF1Score    |   60.48 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
| BERTScore        |   92.2  | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
| Bleu_1           |   37.27 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
| Bleu_2           |   32.61 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
| Bleu_3           |   29.23 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
| Bleu_4           |   26.33 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
| METEOR           |   31.8  | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
| MoverScore       |   77.16 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |
| ROUGE_L          |   38.14 | default | [lmqg/qg_frquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_frquad) |



## Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:
 - dataset_path: lmqg/qg_frquad
 - dataset_name: default
 - input_types: ['paragraph_question']
 - output_types: ['answer']
 - prefix_types: None
 - model: facebook/mbart-large-cc25
 - max_length: 512
 - max_length_output: 32
 - epoch: 15
 - batch: 32
 - lr: 0.0002
 - 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/mbart-large-cc25-frquad-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",
}

```
