readme: ---
  language:
  - it
  metrics:
  - type squad
  datasets:
  - squad_it
  tags:
  - Q&A
  widget:
  - text: "Come si chiama il primo re di Roma?"
    context: "Roma è una delle più belle ed antiche città del mondo. Il più famoso monumento di Roma è il Colosseo. Un altro monumento molto bello è la Colonna Traiana. Il primo re di Roma è stato Romolo. Roma ha avuto tanti re: Numa Pompilio, Tullio Ostilio."
  - text: "Qual è il più famoso monumento di Roma?"
    context: "Roma è una delle più belle ed antiche città del mondo. Il più famoso monumento di Roma è il Colosseo. Un altro monumento molto bello è la Colonna Traiana. Il primo re di Roma è stato Romolo. Roma ha avuto tanti re: Numa Pompilio, Tullio Ostilio."
  model-index:
  - name: squad_it_xxl_cased_hub1
    results: []
  ---
  
  # squad_it_xxl_cased
  This is a model, based on **BERT** trained on cased Italian, that can be used for [Extractive Q&A](https://huggingface.co/tasks/question-answering) on Italian texts.
  
  ## Model description
  This model has been trained on **squad_it** dataset starting from the pre-trained model [dbmdz/bert-base-italian-xxl-cased](https://huggingface.co/dbmdz/bert-base-italian-xxl-cased).
  
  These are the metrics computed on evaluation set:
  
  - EM:	63.95
  - F1:	75.27
  
  #### How to use
  
  ```python
  from transformers import pipeline
  
  pipe_qa = pipeline('question-answering', model='luigisaetta/squad_it_xxl_cased_hub1')
  
  pipe_qa(context="Io sono nato a Napoli. Il mare bagna Napoli. Napoli è la più bella città del mondo", 
          question="Qual è la più bella città del mondo?")
  ```
  
  ## Intended uses & limitations
  
  This model can be used for Extractive Q&A on Italian Text
  
  ## Training and evaluation data
  
  [squad_it](https://huggingface.co/datasets/squad_it)
  
  ## Training procedure
   see code in this [NoteBook](https://github.com/luigisaetta/nlp-qa-italian/blob/main/train_squad_it_final1.ipynb)
   
  ### Training hyperparameters
  
  The following hyperparameters were used during training:
  - learning_rate: 2e-05
  - train_batch_size: 8
  - eval_batch_size: 8
  - seed: 1234
  - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  - lr_scheduler_type: linear
  - num_epochs: 2
  - mixed_precision_training: Native AMP
  
  ### Framework versions
  
  - Transformers 4.20.0.dev0
  - Pytorch 1.9.0
  - Datasets 1.11.0
  - Tokenizers 0.12.1
  