readme: ---
  license: mit
  language:
  - bn
  tags:
    - text2text-generation
  widget:
    - text: "১৮৯৭ খ্রিষ্টাব্দের ২৩ জানুয়ারি [SEP] সুভাষ ১৮৯৭ খ্রিষ্টাব্দের ২৩ জানুয়ারি ব্রিটিশ ভারতের অন্তর্গত বাংলা প্রদেশের উড়িষ্যা বিভাগের কটকে জন্মগ্রহণ করেন। </s> <2bn>"
  ---
  
  
  ## Intro 
    Trained on IndicNLGSuit [IndicQuestionGeneration](https://huggingface.co/datasets/ai4bharat/IndicQuestionGeneration) data for Bengali the model is finetuned from [IndicBART](https://huggingface.co/ai4bharat/IndicBART)
  
  ## Finetuned Command
  
      python run_summarization.py --model_name_or_path bnQG_models/checkpoint-32000 --do_eval --train_file train_bn.json 
      --validation_file valid_bn.json --output_dir bnQG_models --overwrite_output_dir --per_device_train_batch_size=2 
      --per_device_eval_batch_size=4 --predict_with_generate --text_column src --summary_column tgt --save_steps 4000 
      --evaluation_strategy steps --gradient_accumulation_steps 4 --eval_steps 1000 --learning_rate 0.001 --num_beams 4 
      --forced_bos_token "<2bn>" --num_train_epochs 10 --warmup_steps 10000
      
  ## Sample Line from train data
  
      {"src": "प्राणबादी [SEP] अर्थाॎ, तिनि छिलेन एकजन सर्बप्राणबादी। </s> <2bn>", "tgt": "<2bn> कोन दार्शनिक दृष्टिभङ्गि ओय़ाइटजेर छिल? </s>"}
  
  ## Inference
    
      script = "সুভাষ ১৮৯৭ খ্রিষ্টাব্দের ২৩ জানুয়ারি ব্রিটিশ ভারতের অন্তর্গত বাংলা প্রদেশের উড়িষ্যা বিভাগের (অধুনা, ভারতের ওড়িশা রাজ্য) কটকে জন্মগ্রহণ করেন।"
      answer = "১৮৯৭ খ্রিষ্টাব্দের ২৩ জানুয়ারি"
      inp = answer +" [SEP] "+script + " </s> <2bn>"
      inp_tok = tokenizer(inp, add_special_tokens=False, return_tensors="pt", padding=True).input_ids
      model.eval() # Set dropouts to zero
  
      model_output=model.generate(inp_tok, use_cache=True, 
                                  num_beams=4, 
                                  max_length=20, 
                                  min_length=1, 
                                  early_stopping=True, 
                                  pad_token_id=pad_id, 
                                  bos_token_id=bos_id, 
                                  eos_token_id=eos_id, 
                                  decoder_start_token_id=tokenizer._convert_token_to_id_with_added_voc("<2bn>")
                              )
      decoded_output=tokenizer.decode(model_output[0], skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
      
  
  
  ## Citations
  
      @inproceedings{dabre2021indicbart,
          title={IndicBART: A Pre-trained Model for Natural Language Generation of Indic Languages}, 
          author={Raj Dabre and Himani Shrotriya and Anoop Kunchukuttan and Ratish Puduppully and Mitesh M. Khapra and Pratyush Kumar},
          year={2022},
          booktitle={Findings of the Association for Computational Linguistics},
          }    
      
  
      @misc{kumar2022indicnlg,
        title={IndicNLG Suite: Multilingual Datasets for Diverse NLG Tasks in Indic Languages}, 
        author={Aman Kumar and Himani Shrotriya and Prachi Sahu and Raj Dabre and Ratish Puduppully and Anoop Kunchukuttan and Amogh Mishra and Mitesh M. Khapra and Pratyush Kumar},
        year={2022},
        eprint={2203.05437},
        archivePrefix={arXiv},
        primaryClass={cs.CL}
      }   
    