readme: Hugging Face's logo
  Hugging Face
  Search models, datasets, users...
  Models
  Datasets
  Spaces
  Docs
  Solutions
  Pricing
  
  
  
  
  Mihakram
  /
  Arabic_Question_Generation Copied
  like
  0
  Text2Text Generation
  PyTorch
  Transformers
  Arabic
  
  arxiv:2109.12068
  t5
  AutoTrain Compatible
  Model card
  Files and versions
  Community
  Arabic_Question_Generation
  /
  README.md
  Mihakram's picture
  Mihakram
  Update README.md
  9920e0d
  14 minutes ago
  raw
  history
  blame
  contribute
  delete
  Safe
  3.41 kB
  ---
  language: 
  - ar
  widget:
  - text: "context: الثورة الجزائرية أو ثورة المليون شهيد، اندلعت في 1 نوفمبر 1954 ضد المستعمر الفرنسي ودامت 7 سنوات ونصف. استشهد فيها أكثر من مليون ونصف مليون جزائري answer:  7 سنوات ونصف </s>
  "
  - text: "context: اسكتلندا دولة في شمال غرب أوروبا، تعتبر جزء من الدول الأربع المكونة المملكة المتحدة. تحتل الثلث الشمالي من جزيرة بريطانيا العظمى وتحدها جنوبا إنجلترا ويحدها شرقا بحر الشمال وغربا المحيط الأطلسي. عاصمتها أدنبرة، وأهم مدنها وأكبرها مدينة غلاسكو. كانت اسكتلندا مملكة مستقلة حتى 1 مايو 1707  answer:  أدنبرة  </s>"
  
  - text: "context: مات المستشار الألماني أدولف هتلر في 30 أبريل 1945 منتحرا عن طريق تناول مادة السيانيد السامة وإطلاق النار على نفسه وهي الرواية العامة المقبولة لطريقة موت الزعيم النازي answer: منتحرا </s>
  "
  
  ---
  # Arabic Question generation Model
  
  
  This model is ready to use for **Question generation**, simply input the text and answer and the model will generate a question,  This model is a fine-tuned version of [AraT5-Base Model](https://huggingface.co/UBC-NLP/AraT5-base)
   
  
  ## Requirements
  ```
  !pip install transformers
  ```
  
  
  ## Model in Action 🚀
  ```python
  from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForSeq2SeqLM
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Mihakram/Arabic_Question_Generation")
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mihakram/Arabic_Question_Generation")
  def get_question(context,answer):
    text="context: " +context + " " + "answer: " + answer + " </s>"
    text_encoding = tokenizer.encode_plus(
        text,return_tensors="pt"
    )
    model.eval()
    generated_ids =  model.generate(
      input_ids=text_encoding['input_ids'],
      attention_mask=text_encoding['attention_mask'],
      max_length=64,
      num_beams=5,
      num_return_sequences=1
    )
    return tokenizer.decode(generated_ids[0],skip_special_tokens=True,clean_up_tokenization_spaces=True).replace('question: ',' ')
  context="الثورة الجزائرية أو ثورة المليون شهيد، اندلعت في 1 نوفمبر 1954 ضد المستعمر الفرنسي ودامت 7 سنوات ونصف. استشهد فيها أكثر من مليون ونصف مليون جزائري"
  answer =" 7 سنوات ونصف"
  get_question(context,answer)
  #output : question="كم استمرت الثورة الجزائرية؟ " 
  ```
  
  ## Expriments
  We report score with `NQG Scorer`.
  
  If not special explanation, the size of the model defaults to "base".
  
  ### Metrics resaults
   Bleu 1|Bleu 2|Bleu 3|Bleu 4|METEOR|ROUGE-L|
  ------|------|------|------|------|-------|
  54.67 |39.26 |30.34 |24.15 |25.43 |52.64  |
  
  ## References
  
  The **Ara-T5** model was presented in [AraT5: Text-to-Text Transformers for Arabic Language Generation](https://arxiv.org/abs/2109.12068) by *El Moatez Billah Nagoudi, AbdelRahim Elmadany, Muhammad Abdul-Mageed* 
  
  ## Citation
  If you want to cite this model you can use this:
  
  ```bibtex
  @misc{Mihakram/,
    title={},
    author={Mihoubi, Ibrir},
    publisher={Hugging Face},
    journal={Hugging Face Hub},
    howpublished={\url{https://huggingface.co/}},
    year={2022}
  }
  ```