model update

README.md

@@ -14,11 +14,11 @@ pipeline_tag: text2text-generation
 tags:
 - question generation
 widget:
-- text: "generate question: 1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다."
+- text: "1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다."
   example_title: "Question Generation Example 1" 
-- text: "generate question: 백신이 없기때문에 예방책은 <hl> 살충제 <hl> 를 사용하면서 서식 장소(찻찬 받침, 배수로, 고인 물의 열린 저장소, 버려진 타이어 등)의 수를 줄임으로써 매개체를 통제할 수 있다."
+- text: "백신이 없기때문에 예방책은 <hl> 살충제 <hl> 를 사용하면서 서식 장소(찻찬 받침, 배수로, 고인 물의 열린 저장소, 버려진 타이어 등)의 수를 줄임으로써 매개체를 통제할 수 있다."
   example_title: "Question Generation Example 2" 
-- text: "generate question: <hl> 원테이크 촬영 <hl> 이기 때문에 한 사람이 실수를 하면 처음부터 다시 찍어야 하는 상황이 발생한다."
+- text: "<hl> 원테이크 촬영 <hl> 이기 때문에 한 사람이 실수를 하면 처음부터 다시 찍어야 하는 상황이 발생한다."
   example_title: "Question Generation Example 3" 
 model-index:
 - name: lmqg/mt5-small-koquad
@@ -70,8 +70,7 @@ model_path = 'lmqg/mt5-small-koquad'
 pipe = pipeline("text2text-generation", model_path)
 
 # Question Generation
-input_text = 'generate question: 1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.'
-question = pipe(input_text)
+question = pipe('1990년 영화 《 <hl> 남부군 <hl> 》에서 단역으로 영화배우 첫 데뷔에 이어 같은 해 KBS 드라마 《지구인》에서 단역으로 출연하였고 이듬해 MBC 《여명의 눈동자》를 통해 단역으로 출연하였다.')
 ```
 
 ## Evaluation Metrics
@@ -81,7 +80,7 @@ question = pipe(input_text)
 
 | Dataset | Type | BLEU4 | ROUGE-L | METEOR | BERTScore | MoverScore | Link |
 |:--------|:-----|------:|--------:|-------:|----------:|-----------:|-----:|
-| [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | default | 0.10570915349557093 | 0.2564353531078813 | 0.2752329744142515 | 0.8288608218241639 | 0.8249013345139385 | [link](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-koquad/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_koquad.default.json) | 
+| [lmqg/qg_koquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_koquad) | default | 0.106 | 0.256 | 0.275 | 0.829 | 0.825 | [link](https://huggingface.co/lmqg/mt5-small-koquad/raw/main/eval/metric.first.sentence.paragraph_answer.question.lmqg_qg_koquad.default.json) |