model update

README.md

@@ -0,0 +1,144 @@
+
+---
+license: cc-by-4.0
+metrics:
+- bleu4
+- meteor
+- rouge-l
+- bertscore
+- moverscore
+language: ko
+datasets:
+- lmqg/qg_koquad
+pipeline_tag: text2text-generation
+tags:
+- answer extraction
+widget:
+- text: "또한 스피어스는 많은 새로운 여성 아티스트들에게 영향을 끼쳤는데, 대표적으로 데미 로바토, 케이티 페리, 크리스티니아 드바지, 레이디 가가, 리틀 부츠, 셀레나 고메즈 & 더씬, 픽시 로트 이 있다. 2007년 비욘세 놀스는 Total Request Live와의 인터뷰에서 '나는 브리트니를 사랑하고 팬이에요. 특히 새 앨범 Blackout을 좋아해요'라고 말했다. 린제이 로한은 '언제나 브리트니 스피어스에게 영감을 받는다. 학창시절 그녀처럼 타블로이드에 오르기를 꿈꿔왔다'고 말하며 롤 모델로 꼽았다. 스피어스는 현대 음악가들에게 음악적 영감으로 언급되기도 했다. <hl> 마일리 사이러스는 자신의 히트곡 Party in the U.S.A. 가 브리트니에게 영감과 영향을 받은 곡이라고 밝혔다. <hl> 베리 매닐로우의 앨범 15 Minutes 역시 브리트니에게 영감을 얻었다고 언급되었다."
+  example_title: "Answering Extraction Example 1" 
+- text: "지난 22일 아프리카TV는 BJ 철구가 서비스 정지 처분을 받았음을 밝혔다. 서비스 정지 처분을 사유는 철구가 10대 청소년에게 유해한 장면을 방송으로 내보냈기 때문이었다. 문제가 된 장면은 BJ 철구가 미성년자는 시청할 수 없게 하는 19세 시청 가능 설정을 하지 않은 채 흡연하는 모습을 여과 없이 드러낸 장면이다. 아프리카TV는 청소년 보호 정책의 '청소년들이 해로운 환경으로부터 보호받을 수 있도록 조치한다'라고 조항을 근거로 철구에게 서비스 정지 처분을 내렸다. 흡연 이외에 음주 방송 등도 19세 시청 가능 설정을 해야만 방송할 수 있다. <hl> 게다가 철구의 방송 정지 처분은 이번에 처음이 아니라 16번 째기 때문에 더욱더 논란이 되고 있다. <hl>"
+  example_title: "Answering Extraction Example 2" 
+model-index:
+- name: lmqg/mt5-base-koquad-ae
+  results:
+  - task:
+      name: Text2text Generation
+      type: text2text-generation
+    dataset:
+      name: lmqg/qg_koquad
+      type: default
+      args: default
+    metrics:
+    - name: BLEU4 (Answer Extraction)
+      type: bleu4_answer_extraction
+      value: 20.6
+    - name: ROUGE-L (Answer Extraction)
+      type: rouge_l_answer_extraction
+      value: 72.57
+    - name: METEOR (Answer Extraction)
+      type: meteor_answer_extraction
+      value: 51.78
+    - name: BERTScore (Answer Extraction)
+      type: bertscore_answer_extraction
+      value: 91.76
+    - name: MoverScore (Answer Extraction)
+      type: moverscore_answer_extraction
+      value: 90.78
+    - name: AnswerF1Score (Answer Extraction)
+      type: answer_f1_score__answer_extraction
+      value: 77.32
+    - name: AnswerExactMatch (Answer Extraction)
+      type: answer_exact_match_answer_extraction
+      value: 69.49
+---
+
+# Model Card of `lmqg/mt5-base-koquad-ae`
+This model is fine-tuned version of [google/mt5-base](https://huggingface.co/google/mt5-base) for answer extraction on the [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).
+
+
+### Overview
+- **Language model:** [google/mt5-base](https://huggingface.co/google/mt5-base)   
+- **Language:** ko  
+- **Training data:** [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) (default)
+- **Online Demo:** [https://autoqg.net/](https://autoqg.net/)
+- **Repository:** [https://github.com/asahi417/lm-question-generation](https://github.com/asahi417/lm-question-generation)
+- **Paper:** [https://arxiv.org/abs/2210.03992](https://arxiv.org/abs/2210.03992)
+
+### Usage
+- With [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation#lmqg-language-model-for-question-generation-)
+```python
+from lmqg import TransformersQG
+
+# initialize model
+model = TransformersQG(language="ko", model="lmqg/mt5-base-koquad-ae")
+
+# model prediction
+answers = model.generate_a("1990년 영화 《 남부군 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.")
+
+```
+
+- With `transformers`
+```python
+from transformers import pipeline
+
+pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/mt5-base-koquad-ae")
+output = pipe("또한 스피어스는 많은 새로운 여성 아티스트들에게 영향을 끼쳤는데, 대표적으로 데미 로바토, 케이티 페리, 크리스티니아 드바지, 레이디 가가, 리틀 부츠, 셀레나 고메즈 & 더씬, 픽시 로트 이 있다. 2007년 비욘세 놀스는 Total Request Live와의 인터뷰에서 '나는 브리트니를 사랑하고 팬이에요. 특히 새 앨범 Blackout을 좋아해요'라고 말했다. 린제이 로한은 '언제나 브리트니 스피어스에게 영감을 받는다. 학창시절 그녀처럼 타블로이드에 오르기를 꿈꿔왔다'고 말하며 롤 모델로 꼽았다. 스피어스는 현대 음악가들에게 음악적 영감으로 언급되기도 했다. <hl> 마일리 사이러스는 자신의 히트곡 Party in the U.S.A. 가 브리트니에게 영감과 영향을 받은 곡이라고 밝혔다. <hl> 베리 매닐로우의 앨범 15 Minutes 역시 브리트니에게 영감을 얻었다고 언급되었다.")
+
+```
+
+## Evaluation
+
+
+- ***Metric (Answer Extraction)***: [raw metric file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-koquad-ae/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_koquad.default.json) 
+
+|                  |   Score | Type    | Dataset                                                          |
+|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
+| AnswerExactMatch |   69.49 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+| AnswerF1Score    |   77.32 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+| BERTScore        |   91.76 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+| Bleu_1           |   59.38 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+| Bleu_2           |   48.34 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+| Bleu_3           |   34.11 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+| Bleu_4           |   20.6  | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+| METEOR           |   51.78 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+| MoverScore       |   90.78 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+| ROUGE_L          |   72.57 | default | [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) |
+
+
+
+## Training hyperparameters
+
+The following hyperparameters were used during fine-tuning:
+ - dataset_path: lmqg/qg_koquad
+ - dataset_name: default
+ - input_types: ['paragraph_sentence']
+ - output_types: ['answer']
+ - prefix_types: None
+ - model: google/mt5-base
+ - max_length: 512
+ - max_length_output: 32
+ - epoch: 5
+ - batch: 8
+ - lr: 0.0005
+ - fp16: False
+ - random_seed: 1
+ - gradient_accumulation_steps: 8
+ - label_smoothing: 0.15
+
+The full configuration can be found at [fine-tuning config file](https://huggingface.co/lmqg/mt5-base-koquad-ae/raw/main/trainer_config.json).
+
+## Citation
+```
+@inproceedings{ushio-etal-2022-generative,
+    title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration",
+    author = "Ushio, Asahi  and
+        Alva-Manchego, Fernando  and
+        Camacho-Collados, Jose",
+    booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
+    month = dec,
+    year = "2022",
+    address = "Abu Dhabi, U.A.E.",
+    publisher = "Association for Computational Linguistics",
+}
+
+```

config.json

@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "_name_or_path": "lmqg_output/mt5-base-koquad-ae/best_model",
+  "_name_or_path": "google/mt5-base",
   "add_prefix": false,
   "architectures": [
     "MT5ForConditionalGeneration"

eval/metric.first.answer.paragraph_sentence.answer.lmqg_qg_koquad.default.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"validation": {"Bleu_1": 0.5687821308278169, "Bleu_2": 0.4613342407962336, "Bleu_3": 0.3344717953363156, "Bleu_4": 0.21476751811347505, "METEOR": 0.509296489806337, "ROUGE_L": 0.7028819202893228, "BERTScore": 0.9107112766986831, "MoverScore": 0.9044919300911992, "AnswerF1Score": 74.54753327720077, "AnswerExactMatch": 67.27367325702393}, "test": {"Bleu_1": 0.5937859608745159, "Bleu_2": 0.48343974022683417, "Bleu_3": 0.341086510902243, "Bleu_4": 0.20596825806541832, "METEOR": 0.5178431670024526, "ROUGE_L": 0.7256645914115243, "BERTScore": 0.9175855935374524, "MoverScore": 0.9077565566145698, "AnswerF1Score": 77.32021997508303, "AnswerExactMatch": 69.49358307318765}}

pytorch_model.bin

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:eb4ae0713a1afab2f34b32d7f96a313f595db5e524290263779b773af79962dc
-size 2329630901
+oid sha256:680b0af823ca01fd64a237eb622642da82a96473a5b2da7be13d569714e17a06
+size 2329634869

tokenizer.json

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:ff0d2a9b1e74c78117caaf355264121c1391aef3c28f883e132e87710411e3cf
-size 16315302
+oid sha256:4ef4273f90fa3341fdb81c66eb7973b1651a8183e57c8ab9e9144aac61b48f9f
+size 16330550

tokenizer_config.json

@@ -2,7 +2,7 @@
   "additional_special_tokens": null,
   "eos_token": "</s>",
   "extra_ids": 0,
-  "name_or_path": "lmqg_output/mt5-base-koquad-ae/best_model",
+  "name_or_path": "google/mt5-base",
   "pad_token": "<pad>",
   "sp_model_kwargs": {},
   "special_tokens_map_file": "/home/patrick/.cache/torch/transformers/685ac0ca8568ec593a48b61b0a3c272beee9bc194a3c7241d15dcadb5f875e53.f76030f3ec1b96a8199b2593390c610e76ca8028ef3d24680000619ffb646276",

trainer_config.json

@@ -0,0 +1 @@
+{"dataset_path": "lmqg/qg_koquad", "dataset_name": "default", "input_types": ["paragraph_sentence"], "output_types": ["answer"], "prefix_types": null, "model": "google/mt5-base", "max_length": 512, "max_length_output": 32, "epoch": 5, "batch": 8, "lr": 0.0005, "fp16": false, "random_seed": 1, "gradient_accumulation_steps": 8, "label_smoothing": 0.15}