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 管道标签: 文本到文本生成 标签:
• 问题生成 小部件:
• 文本: " Beyonce 进一步扩展了她的演艺事业，在2008年的音乐传记片《Cadillac Records》中饰演蓝调歌手Etta James。" 示例标题: "问题生成示例1"
• 文本: "Beyonce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 Etta James ，该片名为《Cadillac Records》。" 示例标题: "问题生成示例2"
• 文本: "Beyonce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Etta James，该片名为 Cadillac Records 。" 示例标题: "问题生成示例3" 模型索引:
• 名称: research-backup/bart-large-squad-qg-default 结果:
  • 任务: 名称: 文本到文本生成 类型: 文本到文本生成 数据集: 名称: lmqg/qg_squad 类型: 默认 参数: 默认 指标:
    • 名称: BLEU4 (问题生成) 类型: bleu4_question_generation 值: 23.94
    • 名称: ROUGE-L (问题生成) 类型: rouge_l_question_generation 值: 52.2
    • 名称: METEOR (问题生成) 类型: meteor_question_generation 值: 25.91
    • 名称: BERTScore (问题生成) 类型: bertscore_question_generation 值: 90.95
    • 名称: MoverScore (问题生成) 类型: moverscore_question_generation 值: 64.42

research-backup/bart-large-squad-qg-default的模型卡

该模型是基于facebook/bart-large进行微调的版本，用于在lmqg/qg_squad（数据集名称：默认）上进行问题生成任务，通过lmqg实现。该模型在微调时未进行参数搜索（默认配置取自ERNIE-GEN）。

概述

• 语言模型: facebook/bart-large
• 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

使用方法

• 使用lmqg

from lmqg import TransformersQG

# 初始化模型
model = TransformersQG(language="en", model="research-backup/bart-large-squad-qg-default")

# 模型预测
questions = model.generate_q(list_context="William Turner was an English painter who specialised in watercolour landscapes", list_answer="William Turner")

• 使用transformers

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "research-backup/bart-large-squad-qg-default")
output = pipe("<hl> Beyonce <hl> further expanded her acting career, starring as blues singer Etta James in the 2008 musical biopic, Cadillac Records.")

评估

• 指标（问题生成）: 原始指标文件