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• 生成
• SQuAD
• 指标
• 自然语言生成
• T5小型模型 许可证: MIT 数据集:
• SQuAD 模型索引:
• 名称: t5-qg_squad1-en 结果:
  • 任务: 名称: 问题生成 类型: 文本到文本生成 小部件:
  • 文本: "sv1 路易十四 路易十四是法国国王。"

t5-qg_squad1-en

模型描述

此模型是基于T5-small的问题生成模型。 它实际上是QuestEval指标的一个组成部分，但也可以独立用于问题生成。

使用方法

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("ThomasNLG/t5-qg_squad1-en")

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("ThomasNLG/t5-qg_squad1-en")

您可以使用推理API与模型互动，文本输入格式应遵循以下模板（根据模型的训练阶段）：

text_input = "sv1 </s> {答案} </s> {上下文}"

训练数据

该模型在SQuAD数据集上进行了训练。

引用信息

@article{scialom2020QuestEval,
  title={QuestEval: 摘要需要基于事实的评估},
  author={Scialom, Thomas and Dray, Paul-Alexis and Gallinari, Patrick and Lamprier, Sylvain and Piwowarski, Benjamin and Staiano, Jacopo and Wang, Alex},
  journal={arXiv预印本 arXiv:2103.12693},
  year={2021}
}