readme: 
  ---
  license: cc-by-4.0
  metrics:
  - bleu4
  - meteor
  - rouge-l
  - bertscore
  - moverscore
  language: ru
  datasets:
  - lmqg/qg_ruquad
  pipeline_tag: text2text-generation
  tags:
  - answer extraction
  widget:
  - text: "<hl> в английском языке в нарицательном смысле применяется термин rapid transit (скоростной городской транспорт), однако употребляется он только тогда, когда по смыслу невозможно ограничиться названием одной конкретной системы метрополитена. <hl> в остальных случаях используются индивидуальные названия: в лондоне — london underground, в нью-йорке — new york subway, в ливерпуле — merseyrail, в вашингтоне — washington metrorail, в сан-франциско — bart и т. п. в некоторых городах применяется название метро (англ. metro) для систем, по своему характеру близких к метро, или для всего городского транспорта (собственно метро и наземный пассажирский транспорт (в том числе автобусы и трамваи)) в совокупности."
    example_title: "Answering Extraction Example 1" 
  - text: "Вопреки ожиданиям, объединение денежных систем республик не привело к уменьшению инфляции. Напротив, закдензнаки стали невероятно быстро обесцениваться, особенно в 1924 году. Для обеспечения денежного рынка приходилось увеличивать эмиссию закдензнаков и выпускать в оборот купюры невероятно больших номиналов. <hl> Так, в период с 1 января по 20 марта 1924 года были введены в оборот купюры достоинством 25 000 000 рублей, затем — 250 000 000 рублей. <hl> И, наконец, в апреле 1924 года были выпущены купюры миллиардного достоинства (в просторечии лимард)."
    example_title: "Answering Extraction Example 2" 
  model-index:
  - name: lmqg/mt5-base-ruquad-ae
    results:
    - task:
        name: Text2text Generation
        type: text2text-generation
      dataset:
        name: lmqg/qg_ruquad
        type: default
        args: default
      metrics:
      - name: BLEU4 (Answer Extraction)
        type: bleu4_answer_extraction
        value: 14.19
      - name: ROUGE-L (Answer Extraction)
        type: rouge_l_answer_extraction
        value: 41.79
      - name: METEOR (Answer Extraction)
        type: meteor_answer_extraction
        value: 32.52
      - name: BERTScore (Answer Extraction)
        type: bertscore_answer_extraction
        value: 79.99
      - name: MoverScore (Answer Extraction)
        type: moverscore_answer_extraction
        value: 66.44
      - name: AnswerF1Score (Answer Extraction)
        type: answer_f1_score__answer_extraction
        value: 54.69
      - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction)
        type: answer_exact_match_answer_extraction
        value: 28.59
  ---
  
  # Model Card of `lmqg/mt5-base-ruquad-ae`
  This model is fine-tuned version of [google/mt5-base](https://huggingface.co/google/mt5-base) for answer extraction on the [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (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:** ru  
  - **Training data:** [lmqg/qg_ruquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_ruquad) (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="ru", model="lmqg/mt5-base-ruquad-ae")
  
  # model prediction
  answers = model.generate_a("Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, в мае 1860 года провёл серию опытов.")
  
  ```
  
  - With `transformers`
  ```python
  from transformers import pipeline
  
  pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-base-ruquad-ae")
  output = pipe("<hl> в английском языке в нарицательном смысле применяется термин rapid transit (скоростной городской транспорт), однако употребляется он только тогда, когда по смыслу невозможно ограничиться названием одной конкретной системы метрополитена. <hl> в остальных случаях используются индивидуальные названия: в лондоне — london underground, в нью-йорке — new york subway, в ливерпуле — merseyrail, в вашингтоне — washington metrorail, в сан-франциско — bart и т. п. в некоторых городах применяется название метро (англ. metro) для систем, по своему характеру близких к метро, или для всего городского транспорта (собственно метро и наземный пассажирский транспорт (в том числе автобусы и трамваи)) в совокупности.")
  
  ```
  
  ## Evaluation
  
  
  - ***Metric (Answer Extraction)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-ruquad-ae/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_ruquad.default.json) 
  
  |                  |   Score | Type    | Dataset                                