
# Model Card of `vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es-esquad-qa`
This model is fine-tuned version of [vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es) for question answering task on the [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) (dataset_name: default) via [`lmqg`](https://github.com/asahi417/lm-question-generation).


### Overview
- **Language model:** [vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es)   
- **Language:** es  
- **Training data:** [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) (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="es", model="vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es-esquad-qa")

# model prediction
answers = model.answer_q(list_question="¿Cuál es la población de Nueva York a partir de 2014?", list_context=" Situada en uno de los mayores puertos naturales del mundo, la ciudad de Nueva York consta de cinco municipios, cada uno de los cuales es un condado separado del estado de Nueva York. Los cinco distritos - Brooklyn, Queens, Manhattan, el Bronx y Staten Island - se consolidaron en una sola ciudad en 1898. Con una población censada estimada en 2014 de 8.491.079 habitantes distribuidos en una superficie de solo 790 km ², Nueva York es la ciudad más densamente poblada de los Estados Unidos. Hasta 800 idiomas se hablan en Nueva York, por lo que es la ciudad más lingüísticamente diversa del mundo. Según estimaciones del censo de 2014, la región metropolitana de la ciudad de Nueva York sigue siendo por un margen significativo la más poblada de los Estados Unidos, según lo definido tanto por el Área Estadística Metropolitana (20,1 millones de residentes). En 2013, el MSA produjo un producto metropolitano bruto (GMP) de casi US $1,39 billones, mientras que en 2012, el CSA generó un GMP de más de US $1,55 billones, ambos clasificados en primer lugar.")

```

- With `transformers`
```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es-esquad-qa")
output = pipe("question: ¿Cuál es la población de Nueva York a partir de 2014?, context: Situada en uno de los mayores puertos naturales del mundo, la ciudad de Nueva York consta de cinco municipios, cada uno de los cuales es un condado separado del estado de Nueva York. Los cinco distritos - Brooklyn, Queens, Manhattan, el Bronx y Staten Island - se consolidaron en una sola ciudad en 1898. Con una población censada estimada en 2014 de 8.491.079 habitantes distribuidos en una superficie de solo 790 km ², Nueva York es la ciudad más densamente poblada de los Estados Unidos. Hasta 800 idiomas se hablan en Nueva York, por lo que es la ciudad más lingüísticamente diversa del mundo. Según estimaciones del censo de 2014, la región metropolitana de la ciudad de Nueva York sigue siendo por un margen significativo la más poblada de los Estados Unidos, según lo definido tanto por el Área Estadística Metropolitana (20,1 millones de residentes). En 2013, el MSA produjo un producto metropolitano bruto (GMP) de casi US $1,39 billones, mientras que en 2012, el CSA generó un GMP de más de US $1,55 billones, ambos clasificados en primer lugar.")

```

## Evaluation


- ***Metric (Question Answering)***: [raw metric file](https://huggingface.co/vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es-esquad-qa/raw/main/eval/metric.first.answer.paragraph_question.answer.lmqg_qg_esquad.default.json) 

|                  |   Score | Type    | Dataset                                                          |
|:-----------------|--------:|:--------|:-----------------------------------------------------------------|
| AnswerExactMatch |   43.91 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| AnswerF1Score    |   63.67 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| BERTScore        |   92.63 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| Bleu_1           |   38.14 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| Bleu_2           |   33.28 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| Bleu_3           |   30.15 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| Bleu_4           |   27.7  | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| METEOR           |   33.54 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| MoverScore       |   78.61 | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |
| ROUGE_L          |   39.6  | default | [lmqg/qg_esquad](https://huggingface.co/datasets/lmqg/qg_esquad) |



## Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during fine-tuning:
 - dataset_path: lmqg/qg_esquad
 - dataset_name: default
 - input_types: ['paragraph_question']
 - output_types: ['answer']
 - prefix_types: None
 - model: vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es
 - max_length: 512
 - max_length_output: 32
 - epoch: 15
 - batch: 8
 - lr: 0.0001
 - 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/vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es-esquad-qa/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",
}

```

{"language": "es", "license": "cc-by-4.0", "tags": ["question answering"], "datasets": ["lmqg/qg_esquad"], "metrics": ["bleu4", "meteor", "rouge-l", "bertscore", "moverscore"], "pipeline_tag": "text2text-generation", "widget": [{"text": "question: \u00bfCu\u00e1l es la poblaci\u00f3n de Nueva York a partir de 2014?, context: Situada en uno de los mayores puertos naturales del mundo, la ciudad de Nueva York consta de cinco municipios, cada uno de los cuales es un condado separado del estado de Nueva York. Los cinco distritos - Brooklyn, Queens, Manhattan, el Bronx y Staten Island - se consolidaron en una sola ciudad en 1898. Con una poblaci\u00f3n censada estimada en 2014 de 8.491.079 habitantes distribuidos en una superficie de solo 790 km \u00b2, Nueva York es la ciudad m\u00e1s densamente poblada de los Estados Unidos. Hasta 800 idiomas se hablan en Nueva York, por lo que es la ciudad m\u00e1s ling\u00fc\u00edsticamente diversa del mundo. Seg\u00fan estimaciones del censo de 2014, la regi\u00f3n metropolitana de la ciudad de Nueva York sigue siendo por un margen significativo la m\u00e1s poblada de los Estados Unidos, seg\u00fan lo definido tanto por el \u00c1rea Estad\u00edstica Metropolitana (20,1 millones de residentes). En 2013, el MSA produjo un producto metropolitano bruto (GMP) de casi US $1,39 billones, mientras que en 2012, el CSA gener\u00f3 un GMP de m\u00e1s de US $1,55 billones, ambos clasificados en primer lugar.", "example_title": "Question Answering Example 1"}, {"text": "question: \u00bfC\u00f3mo se llama el ej\u00e9rcito personal de Sassou?, context: El progreso democr\u00e1tico del Congo se descarril\u00f3 en 1997, cuando Lissouba y Sassou comenzaron a luchar por el poder en la guerra civil. A medida que se acercaban las elecciones presidenciales de julio de 1997, las tensiones entre los campos de Lissouba y Sassou aumentaron. El 5 de junio, las fuerzas del gobierno del presidente Lissouba rodearon el complejo de Sassou en Brazzaville y Sassou orden\u00f3 a los miembros de su milicia privada (conocida como Cobras) resistir. As\u00ed comenz\u00f3 un conflicto de cuatro meses que destruy\u00f3 o da\u00f1\u00f3 gran parte de Brazzaville y caus\u00f3 decenas de miles de muertes civiles. A principios de octubre, el r\u00e9gimen socialista angole\u00f1o comenz\u00f3 una invasi\u00f3n del Congo para instalar a Sassou en el poder. A mediados de octubre, el gobierno de Lissouba cay\u00f3. Poco despu\u00e9s, Sassou se declar\u00f3 presidente.", "example_title": "Question Answering Example 2"}], "model-index": [{"name": "vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es-esquad-qa", "results": [{"task": {"type": "text2text-generation", "name": "Text2text Generation"}, "dataset": {"name": "lmqg/qg_esquad", "type": "default", "args": "default"}, "metrics": [{"type": "bleu4_question_answering", "value": 27.7, "name": "BLEU4 (Question Answering)"}, {"type": "rouge_l_question_answering", "value": 39.6, "name": "ROUGE-L (Question Answering)"}, {"type": "meteor_question_answering", "value": 33.54, "name": "METEOR (Question Answering)"}, {"type": "bertscore_question_answering", "value": 92.63, "name": "BERTScore (Question Answering)"}, {"type": "moverscore_question_answering", "value": 78.61, "name": "MoverScore (Question Answering)"}, {"type": "answer_f1_score__question_answering", "value": 63.67, "name": "AnswerF1Score (Question Answering)"}, {"type": "answer_exact_match_question_answering", "value": 43.91, "name": "AnswerExactMatch (Question Answering)"}]}]}]}
transformers pytorch mbart text2text-generation question answering es dataset:lmqg/qg_esquad arxiv:2210.03992 license:cc-by-4.0 model-index autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #mbart #text2text-generation #question answering #es #dataset-lmqg/qg_esquad #arxiv-2210.03992 #license-cc-by-4.0 #model-index #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

Model Card of 'vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es-esquad-qa'
==================================================================


This model is fine-tuned version of vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es for question answering task on the lmqg/qg\_esquad (dataset\_name: default) via 'lmqg'.


### Overview


* Language model: vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es
* Language: es
* Training data: lmqg/qg\_esquad (default)
* Online Demo: URL
* Repository: URL
* Paper: URL


### Usage


* With 'lmqg'
* With 'transformers'


Evaluation
----------


* *Metric (Question Answering)*: raw metric file



Training hyperparameters
------------------------


The following hyperparameters were used during fine-tuning:


* dataset\_path: lmqg/qg\_esquad
* dataset\_name: default
* input\_types: ['paragraph\_question']
* output\_types: ['answer']
* prefix\_types: None
* model: vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es
* max\_length: 512
* max\_length\_output: 32
* epoch: 15
* batch: 8
* lr: 0.0001
* fp16: False
* random\_seed: 1
* gradient\_accumulation\_steps: 8
* label\_smoothing: 0.15


The full configuration can be found at fine-tuning config file.



### Overview


* Language model: vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es
* Language: es
* Training data: lmqg/qg\_esquad (default)
* Online Demo: URL
* Repository: URL
* Paper: URL ### Usage


* With 'lmqg'
* With 'transformers'


Evaluation
----------


* *Metric (Question Answering)*: raw metric file



Training hyperparameters
------------------------


The following hyperparameters were used during fine-tuning:


* dataset\_path: lmqg/qg\_esquad
* dataset\_name: default
* input\_types: ['paragraph\_question']
* output\_types: ['answer']
* prefix\_types: None
* model: vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es
* max\_length: 512
* max\_length\_output: 32
* epoch: 15
* batch: 8
* lr: 0.0001
* fp16: False
* random\_seed: 1
* gradient\_accumulation\_steps: 8
* label\_smoothing: 0.15


The full configuration can be found at fine-tuning config file.
TAGS
#transformers #pytorch #mbart #text2text-generation #question answering #es #dataset-lmqg/qg_esquad #arxiv-2210.03992 #license-cc-by-4.0 #model-index #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 ### Overview


* Language model: vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es
* Language: es
* Training data: lmqg/qg\_esquad (default)
* Online Demo: URL
* Repository: URL
* Paper: URL ### Usage


* With 'lmqg'
* With 'transformers'


Evaluation
----------


* *Metric (Question Answering)*: raw metric file



Training hyperparameters
------------------------


The following hyperparameters were used during fine-tuning:


* dataset\_path: lmqg/qg\_esquad
* dataset\_name: default
* input\_types: ['paragraph\_question']
* output\_types: ['answer']
* prefix\_types: None
* model: vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es
* max\_length: 512
* max\_length\_output: 32
* epoch: 15
* batch: 8
* lr: 0.0001
* fp16: False
* random\_seed: 1
* gradient\_accumulation\_steps: 8
* label\_smoothing: 0.15


The full configuration can be found at fine-tuning config file.
TAGS
#transformers #pytorch #mbart #text2text-generation #question answering #es #dataset-lmqg/qg_esquad #arxiv-2210.03992 #license-cc-by-4.0 #model-index #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
### Overview


* Language model: vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es
* Language: es
* Training data: lmqg/qg\_esquad (default)
* Online Demo: URL
* Repository: URL
* Paper: URL### Usage


* With 'lmqg'
* With 'transformers'


Evaluation
----------


* *Metric (Question Answering)*: raw metric file



Training hyperparameters
------------------------


The following hyperparameters were used during fine-tuning:


* dataset\_path: lmqg/qg\_esquad
* dataset\_name: default
* input\_types: ['paragraph\_question']
* output\_types: ['answer']
* prefix\_types: None
* model: vocabtrimmer/mbart-large-cc25-trimmed-es
* max\_length: 512
* max\_length\_output: 32
* epoch: 15
* batch: 8
* lr: 0.0001
* fp16: False
* random\_seed: 1
* gradient\_accumulation\_steps: 8
* label\_smoothing: 0.15


The full configuration can be found at fine-tuning config file.