readme: <h3 align="center">
      <p>MT5 Base Model for Chinese Question Generation</p>
  </h3>
  <h3 align="center">
      <p>基于mt5的中文问题生成任务</p>
  </h3>
  
  #### 可以通过安装question-generation包开始用
  ```
  pip install question-generation
  ```
  使用方法请参考github项目：https://github.com/algolet/question_generation
  
  #### 在线使用
  可以直接在线使用我们的模型：https://www.algolet.com/applications/qg
  
  #### 通过transformers调用
  ``` python
  import torch
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("algolet/mt5-base-chinese-qg")
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("algolet/mt5-base-chinese-qg")
  model.eval()
  
  text = "在一个寒冷的冬天，赶集完回家的农夫在路边发现了一条冻僵了的蛇。他很可怜蛇，就把它放在怀里。当他身上的热气把蛇温暖以后，蛇很快苏醒了，露出了残忍的本性，给了农夫致命的伤害——咬了农夫一口。农夫临死之前说：“我竟然救了一条可怜的毒蛇，就应该受到这种报应啊！”"
  
  text = "question generation: " + text
  inputs = tokenizer(text,
                     return_tensors='pt',
                     truncation=True,
                     max_length=512)
  
  with torch.no_grad():
    outs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"],
                          attention_mask=inputs["attention_mask"],
                          max_length=128,
                          no_repeat_ngram_size=4,
                          num_beams=4)
  
  question = tokenizer.decode(outs[0], skip_special_tokens=True) 
  questions = [q.strip() for q in  question.split("<sep>") if len(q.strip()) > 0]
  print(questions)
  ['在寒冷的冬天,农夫在哪里发现了一条可怜的蛇?', '农夫是如何看待蛇的?', '当农夫遇到蛇时,他做了什么?'] 
  ``` 
  
  #### 指标
  rouge-1: 0.4041
  
  rouge-2: 0.2104
  
  rouge-l: 0.3843
  
  ---
  language: 
    - zh
    
  tags:
  - mt5
  - question generation
  
  metrics:
  - rouge
  
  ---
  