readme: 
  ---
  license: cc-by-4.0
  metrics:
  - bleu4
  - meteor
  - rouge-l
  - bertscore
  - moverscore
  language: fr
  datasets:
  - lmqg/qg_frquad
  pipeline_tag: text2text-generation
  tags:
  - answer extraction
  widget:
  - text: "Pourtant, la strophe spensérienne, utilisée cinq fois avant que ne commence le chœur, constitue en soi un vecteur dont les répétitions structurelles, selon Ricks, relèvent du pur lyrisme tout en constituant une menace potentielle. Après les huit sages pentamètres iambiques, l'alexandrin final <hl> permet une pause <hl>, « véritable illusion d'optique » qu'accentuent les nombreuses expressions archaïsantes telles que did swoon, did seem, did go, did receive, did make, qui doublent le prétérit en un temps composé et paraissent à la fois « très précautionneuses et très peu pressées »."
    example_title: "Answering Extraction Example 1" 
  - text: "Néanmoins, une fois encore, l'arithmétique modulaire est insuffisante pour venir à bout du théorème. Dirichlet utilise de nombreuses techniques analytiques, comme les séries entières et l'analyse complexe. Le fruit de ces travaux donne naissance à une nouvelle branche des mathématiques : la théorie analytique des nombres. L'un des points cruciaux de cette théorie provient de l'unique article de <hl> Bernhard Riemann <hl> en théorie des nombres : Sur le nombre de nombres premiers inférieurs à une taille donnée. Il conjecture une localisation des racines de sa fonction ζ. La recherche de la position des racines, initiée par Dirichlet, devient une préoccupation centrale et reste l'une des conjectures pressenties comme les plus difficiles des mathématiques de notre époque."
    example_title: "Answering Extraction Example 2" 
  model-index:
  - name: lmqg/mt5-base-frquad-ae
    results:
    - task:
        name: Text2text Generation
        type: text2text-generation
      dataset:
        name: lmqg/qg_frquad
        type: default
        args: default
      metrics:
      - name: BLEU4 (Answer Extraction)
        type: bleu4_answer_extraction
        value: 3.8
      - name: ROUGE-L (Answer Extraction)
        type: rouge_l_answer_extraction
        value: 13.02
      - name: METEOR (Answer Extraction)
        type: meteor_answer_extraction
        value: 14.28
      - name: BERTScore (Answer Extraction)
        type: bertscore_answer_extraction
        value: 64.97
      - name: MoverScore (Answer Extraction)
        type: moverscore_answer_extraction
        value: 50.67
      - name: AnswerF1Score (Answer Extraction)
        type: answer_f1_score__answer_extraction
        value: 19.32
      - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction)
        type: answer_exact_match_answer_extraction
        value: 3.92
  ---
  
  # Model Card of `lmqg/mt5-base-frquad-ae`
  This model is fine-tuned version of [google/mt5-base](https://huggingface.co/google/mt5-base) for answer extraction 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:** [google/mt5-base](https://huggingface.co/google/mt5-base)   
  - **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/mt5-base-frquad-ae")
  
  # model prediction
  answers = model.generate_a("Créateur » (Maker), lui aussi au singulier, « le Suprême Berger » (The Great Shepherd) ; de l'autre, des réminiscences de la théologie de l'Antiquité : le tonnerre, voix de Jupiter, « Et souvent ta voix gronde en un tonnerre terrifiant », etc.")
  
  ```
  
  - With `transformers`
  ```python
  from transformers import pipeline
  
  pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-base-frquad-ae")
  output = pipe("Pourtant, la strophe spensérienne, utilisée cinq fois avant que ne commence le chœur, constitue en soi un vecteur dont les répétitions structurelles, selon Ricks, relèvent du pur lyrisme tout en constituant une menace potentielle. Après les huit sages pentamètres iambiques, l'alexandrin final <hl> permet une pause <hl>, « véritable illusion d'optique » qu'accentuent les nombreuses expressions archaïsantes telles que did swoon, did seem, did go, did receive, did make, qui doublent le prétérit en un temps composé et paraissent à la fois « très précautionneuses et très peu pressées ».")
  
  ```
  
  ## Evaluation
  
  
  - ***Metric (Answer Extraction)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-frquad-ae/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_frquad.default.json) 
  
  |                  |   Score | Type    | Dataset         