许可证: cc-by-4.0 评估指标:

• bleu4
• meteor
• rouge-l
• bertscore
• moverscore 语言: 英文 数据集:
• lmqg/qg_squad 流水线标签: 文本到文本生成 标签:
• 问题生成
• 答案抽取 小部件示例:
• 文本: "生成问题: 碧昂丝 进一步扩展了她的演艺事业，在2008年的音乐传记片《卡迪拉克唱片》中饰演蓝调歌手埃塔·詹姆斯。" 示例标题: "问题生成示例1"
• 文本: "生成问题: 碧昂丝进一步扩展了她的演艺事业，在2008年的音乐传记片中饰演蓝调歌手 埃塔·詹姆斯 ，影片名为《卡迪拉克唱片》。" 示例标题: "问题生成示例2"
• 文本: "生成问题: 碧昂丝进一步扩展了她的演艺事业，在2008年的音乐传记片中饰演蓝调歌手埃塔·詹姆斯，影片名为 《卡迪拉克唱片》 。" 示例标题: "问题生成示例3"
• 文本: "抽取答案: 碧昂丝进一步扩展了她的演艺事业，在2008年的音乐传记片《卡迪拉克唱片》中饰演蓝调歌手埃塔·詹姆斯。 她在片中的表现获得评论家赞誉，并因此获得多个奖项提名，包括卫星奖最佳女配角提名和NAACP形象奖杰出女配角提名。" 示例标题: "答案抽取示例1"
• 文本: "抽取答案: 碧昂丝进一步扩展了她的演艺事业，在2008年的音乐传记片《卡迪拉克唱片》中饰演蓝调歌手埃塔·詹姆斯。 她在片中的表现获得评论家赞誉，并因此获得多个奖项提名，包括卫星奖最佳女配角提名和NAACP形象奖杰出女配角提名。" 示例标题: "答案抽取示例2" 模型索引:
• 名称: lmqg/t5-small-squad-qg-ae 结果:
  • 任务: 名称: 文本到文本生成 类型: text2text-generation 数据集: 名称: lmqg/qg_squad 类型: 默认 参数: 默认 评估指标:
    • 名称: BLEU4 (问题生成) 类型: bleu4_question_generation 值: 24.18
    • 名称: ROUGE-L (问题生成) 类型: rouge_l_question_generation 值: 51.12
    • 名称: METEOR (问题生成) 类型: meteor_question_generation 值: 25.58
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    • 名称: QAAlignedF1Score-BERTScore (问题与答案生成（含标准答案）) 类型: qa_aligned_f1_score_bertscore_question_answer_generation_with_gold_answer 值: 91.74
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    • 名称: QAAlignedPrecision-BERTScore (问题与答案生成（含标准答案）) 类型: qa_aligned_precision_bertscore_question_answer_generation_with_gold_answer 值: 91.49
    • 名称: QAAlignedF1Score-MoverScore (问题与答案生成（含标准答案）) 类型: qa_aligned_f1_score_moverscore_question_answer_generation_with_gold_answer 值: 63.23
    • 名称: QAAlignedRecall-MoverScore (问题与答案生成（含标准答案）) 类型: qa_aligned_recall_moverscore_question_answer_generation_with_gold_answer 值: 63.29
    • 名称: QAAlignedPrecision-MoverScore (问题与答案生成（含标准答案）) 类型: qa_aligned_precision_moverscore_question_answer_generation_with_gold_answer 值: 63.26
    • 名称: BLEU4 (答案抽取) 类型: bleu4_answer_extraction 值: 27.06
    • 名称: ROUGE-L (答案抽取) 类型: rouge_l_answer_extraction 值: 66.52
    • 名称: METEOR (答案抽取) 类型: meteor_answer_extraction 值: 40.9
    • 名称: BERTScore (答案抽取) 类型: bertscore_answer_extraction 值: 90.77
    • 名称: MoverScore (答案抽取) 类型: moverscore_answer_extraction 值: 79.49
    • 名称: AnswerF1Score (答案抽取) 类型: answer_f1_score__answer_extraction 值: 66.92
    • 名称: AnswerExactMatch (答案抽取) 类型: answer_exact_match_answer_extraction 值: 54.17

lmqg/t5-small-squad-qg-ae模型卡片

该模型是基于t5-small在lmqg/qg_squad（数据集名称：默认）上通过lmqg联合微调的问题生成和答案抽取模型。

概述

• 语言模型: t5-small
• 语言: 英文
• 训练数据: lmqg/qg_squad (默认)
• 在线演示: https://autoqg.net/
• 代码库: https://github.com/asahi417/lm-question-generation
• 论文: https://arxiv.org/abs/2210.03992

使用方式

• 使用lmqg

from lmqg import TransformersQG

# 初始化模型
model = TransformersQG(language="en", model="lmqg/t5-small-squad-qg-ae")

# 模型预测
question_answer_pairs = model.generate_qa("威廉·特纳是一位擅长水彩风景画的英国画家")

• 使用transformers

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/t5-small-squad-qg-ae")

# 答案抽取
answer = pipe("生成问题: <hl> 碧昂丝 <hl> 进一步扩展了她的演艺事业，在2008年的音乐传记片《卡迪拉克唱片》中饰演蓝调歌手埃塔·詹姆斯。")

# 问题生成
question = pipe("抽取答案: <hl> 碧昂丝进一步扩展了她的演艺事业，在2008年的音乐传记片《卡迪拉克唱片》中饰演蓝调歌手埃塔·詹姆斯。<hl> 她在片中的表现获得评论家赞誉，并因此获得多个奖项提名，包括卫星奖最佳女配角提名和NAACP形象奖杰出女配角提名。")

评估

• 问题生成指标: 原始指标文件

• 问题与答案生成指标: 原始指标文件

• 答案抽取指标: 原始指标文件