readme: 
  ---
  license: cc-by-4.0
  metrics:
  - bleu4
  - meteor
  - rouge-l
  - bertscore
  - moverscore
  language: ko
  datasets:
  - lmqg/qg_koquad
  pipeline_tag: text2text-generation
  tags:
  - question generation
  - answer extraction
  widget:
  - text: "generate question: 1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다."
    example_title: "Question Generation Example 1" 
  - text: "generate question: 백신이 없기때문에 예방책은 <hl> 살충제 <hl> 를 사용하면서 서식 장소(찻찬 받침, 배수로, 고인 물의 열린 저장소, 버려진 타이어 등)의 수를 줄임으로써 매개체를 통제할 수 있다."
    example_title: "Question Generation Example 2" 
  - text: "generate question: <hl> 원테이크 촬영 <hl> 이기 때문에 한 사람이 실수를 하면 처음부터 다시 찍어야 하는 상황이 발생한다."
    example_title: "Question Generation Example 3" 
  - text: "extract answers: 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: "Answer Extraction Example 1" 
  - text: "extract answers: 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: "Answer Extraction Example 2" 
  model-index:
  - name: lmqg/mbart-large-cc25-koquad-qg-ae
    results:
    - task:
        name: Text2text Generation
        type: text2text-generation
      dataset:
        name: lmqg/qg_koquad
        type: default
        args: default
      metrics:
      - name: BLEU4 (Question Generation)
        type: bleu4_question_generation
        value: 10.7
      - name: ROUGE-L (Question Generation)
        type: rouge_l_question_generation
        value: 27.02
      - name: METEOR (Question Generation)
        type: meteor_question_generation
        value: 29.73
      - name: BERTScore (Question Generation)
        type: bertscore_question_generation
        value: 83.52
      - name: MoverScore (Question Generation)
        type: moverscore_question_generation
        value: 82.79
      - name: QAAlignedF1Score-BERTScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_f1_score_bertscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 80.81
      - name: QAAlignedRecall-BERTScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_recall_bertscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 84.32
      - name: QAAlignedPrecision-BERTScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_precision_bertscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 77.64
      - name: QAAlignedF1Score-MoverScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_f1_score_moverscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 83.42
      - name: QAAlignedRecall-MoverScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_recall_moverscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 88.44
      - name: QAAlignedPrecision-MoverScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_precision_moverscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 79.08
      - name: BLEU4 (Answer Extraction)
        type: bleu4_answer_extraction
        value: 24.34
      - name: ROUGE-L (Answer Extraction)
        type: rouge_l_answer_extraction
        value: 82.78
      - name: METEOR (Answer Extraction)
        type: meteor_answer_extraction
        value: 59.82
      - name: BERTScore (Answer Extraction)
        type: bertscore_answer_extraction
        value: 95.53
      - name: MoverScore (Answer Extraction)
        type: moverscore_answer_extraction
        value: 94.69
      - name: AnswerF1Score (Answer Extraction)
        type: answer_f1_score__answer_extraction
        value: 88.2
      - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction)
        type: answer_exact_match_answer_extraction
        value: 82.17
  ---
  
  # Model Card of `lmqg/mbart-large-cc25-koquad-qg-ae`
  This model is fine-tuned version of [facebook/mbart-large-cc25](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-cc25) for question generation and answer extraction jointly 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:** [facebook/mbart-large-cc25](https://huggingface.co/facebook/mbart-large-cc25)   
  - **Language:** ko  
  - **Training data:** [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) (default)
  - **Online Demo:** [https://autoqg.net/](h