readme: 
  ---
  license: cc-by-4.0
  metrics:
  - bleu4
  - meteor
  - rouge-l
  - bertscore
  - moverscore
  language: ru
  datasets:
  - lmqg/qg_ruquad
  pipeline_tag: text2text-generation
  tags:
  - question generation
  - answer extraction
  widget:
  - text: "generate question: Нелишним будет отметить, что, развивая это направление, Д. И. Менделеев, поначалу априорно выдвинув идею о температуре, при которой высота мениска будет нулевой, <hl> в мае 1860 года <hl> провёл серию опытов."
    example_title: "Question Generation Example 1" 
  - text: "generate question: Однако, франкоязычный <hl> Квебек <hl> практически никогда не включается в состав Латинской Америки."
    example_title: "Question Generation Example 2" 
  - text: "generate question: Классическим примером международного синдиката XX века была группа компаний <hl> Де Бирс <hl> , которая в 1980-е годы контролировала до 90 % мировой торговли алмазами."
    example_title: "Question Generation Example 3" 
  - text: "extract answers: <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: "Answer Extraction Example 1" 
  - text: "extract answers: 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: "Answer Extraction Example 2" 
  model-index:
  - name: lmqg/mt5-base-ruquad-qg-ae
    results:
    - task:
        name: Text2text Generation
        type: text2text-generation
      dataset:
        name: lmqg/qg_ruquad
        type: default
        args: default
      metrics:
      - name: BLEU4 (Question Generation)
        type: bleu4_question_generation
        value: 20.06
      - name: ROUGE-L (Question Generation)
        type: rouge_l_question_generation
        value: 35.35
      - name: METEOR (Question Generation)
        type: meteor_question_generation
        value: 30.18
      - name: BERTScore (Question Generation)
        type: bertscore_question_generation
        value: 87.9
      - name: MoverScore (Question Generation)
        type: moverscore_question_generation
        value: 66.6
      - name: QAAlignedF1Score-BERTScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_f1_score_bertscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 80.21
      - name: QAAlignedRecall-BERTScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_recall_bertscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 84.49
      - name: QAAlignedPrecision-BERTScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_precision_bertscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 76.48
      - name: QAAlignedF1Score-MoverScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_f1_score_moverscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 57.17
      - name: QAAlignedRecall-MoverScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_recall_moverscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 60.55
      - name: QAAlignedPrecision-MoverScore (Question & Answer Generation (with Gold Answer))
        type: qa_aligned_precision_moverscore_question_answer_generation_with_gold_answer
        value: 54.4
      - name: BLEU4 (Answer Extraction)
        type: bleu4_answer_extraction
        value: 31.64
      - name: ROUGE-L (Answer Extraction)
        type: rouge_l_answer_extraction
        value: 49.73
      - name: METEOR (Answer Extraction)
        type: meteor_answer_extraction
        value: 38.79
      - name: BERTScore (Answer Extraction)
        type: bertscore_answer_extraction
        value: 86.22
      - name: MoverScore (Answer Extraction)
        type: moverscore_answer_extraction
        value: 74.64
      - name: AnswerF1Score (Answer Extraction)
        type: answer_f1_score__answer_extraction
        value: 64.31
      - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction)
        type: answer_exact_match_answer_extraction
        value: 44.44
  ---
  
  # Model Card of `lmqg/mt5