readme: ---
  license: mit
  language: ja
  library_name: transformers
  tags: 
      - pytorch
      - deberta
      - deberta-v2
      - question-answering
      - question answering
      - squad
  datasets: 
      - wikipedia
      - cc100
      - oscar
  metrics: 
      - accuracy
  
  ---
  
  # このモデルはdeberta-v2-base-japaneseをファインチューニングしてQAタスクに用いれるようにしたものです。
  このモデルはdeberta-v2-base-japaneseを運転ドメインQAデータセット（DDQA）（　https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?Driving%20domain%20QA%20datasets　）を用いてファインチューニングしたものです。
  
  Question-Answeringタスク（SQuAD）に用いることができます。
  
  # This model is fine-tuned model for Question-Answering which is based on deberta-v2-base-japanese
  This model is fine-tuned by using DDQA dataset.
  
  You could use this model for Question-Answering tasks.
  
  # How to use 使い方
  transformersおよびpytorch、sentencepiece、Juman++をインストールしてください。
  以下のコードを実行することで、Question-Answeringタスクを解かせることができます。  please execute this code.
  ```python
  import torch
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ku-nlp/deberta-v2-base-japanese')
  model=AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained('Mizuiro-sakura/deberta-v2-base-japanese-finetuned-QAe') # 学習済みモデルの読み込み
  
  text={
      'context':'私の名前はEIMIです。好きな食べ物は苺です。 趣味は皆さんと会話することです。',
      'question' :'好きな食べ物は何ですか'
  }
  
  input_ids=tokenizer.encode(text['question'],text['context']) # tokenizerで形態素解析しつつコードに変換する
  output= model(torch.tensor([input_ids])) # 学習済みモデルを用いて解析
  prediction = tokenizer.decode(input_ids[torch.argmax(output.start_logits): torch.argmax(output.end_logits)]) # 答えに該当する部分を抜き取る
  print(prediction)
  ```
  # モデルの精度 accuracy of model
  Exact Match(厳密一致) : 0.8038277511961722
  
  f1 : 0.8959389668095072
  
  
  # deberta-v2-base-japaneseとは？
  日本語Wikipedeia（3.2GB）および、cc100(85GB)、oscar(54GB)を用いて訓練されたモデルです。
  京都大学黒橋研究室が公表されました。
  
  # Model description
  This is a Japanese DeBERTa V2 base model pre-trained on Japanese Wikipedia, the Japanese portion of CC-100, and the Japanese portion of OSCAR.
  
  # Acknowledgments 謝辞
  モデルを公開してくださった京都大学黒橋研究室には感謝いたします。
  I would like to thank Kurohashi Lab at Kyoto University.
  