
# electra-italian-xxl-cased-squad-it

Electra model for (Extractive) Question Answering on Italian texts

## Model description
This model has been fine-tuned on [squad_it dataset](https://huggingface.co/datasets/squad_it), starting from the pre-trained model [dbmdz/electra-base-italian-xxl-cased-discriminator](https://huggingface.co/dbmdz/electra-base-italian-xxl-cased-discriminator).

It can be used for [Extractive Q&A](https://huggingface.co/tasks/question-answering) on Italian texts.

## Evaluation

| Metric |   Value   |
| ------ | --------- |
| **EM** | **0.660** |
| **F1** | **0.775** |

[Evaluation notebook](https://github.com/anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it/blob/main/evaluation.ipynb)

## Usage in Transformers 🤗
Model checkpoints are available for usage in PyTorch. They can be used directly with pipelines as:

```python
from transformers import pipelines

qa = pipeline('question-answering', model='anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it')
qa(question="Qual è il soprannome di Vasco Rossi?", context="Vasco Rossi, noto anche semplicemente come Vasco e in passato con l'appellativo Blasco (Zocca, 7 febbraio 1952), è un cantautore italiano")
>>> {'score': 0.93, 'start': 80, 'end': 86, 'answer': 'Blasco'}
```
## Usage in Haystack 🚀🚀🚀

With the [Haystack NLP framework](https://github.com/deepset-ai/haystack), you can use this model and create a scalable Question Answering system that works across millions of documents.

For a complete walkthrough, see [this notebook](https://github.com/anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it/blob/main/usage_in_haystack.ipynb).

```python
...
print_answers(prediction, details="medium")

>>> Query: Con chi ha parlato di vaccini il premier Mario Draghi?
Answers:
[   {   'answer': 'Von der Leyen',
        'context': " vaccino dell'azienda britannica. Durante la telefonata "
                   'tra Draghi e Von der Leyen, la presidente della '
                   'Commissione Ue ha annunciato al presidente del',
        'score': 0.9663902521133423},
    {   'answer': 'Ursula Von der Leyen',
        'context': 'colloquio telefonico con la presidente della Commissione '
                   'europea Ursula Von der Leyen. Secondo fonti di Palazzo '
                   'Chigi, dalla conversazione è emerso ch',
        'score': 0.9063920974731445},
    {   'answer': 'Mario Draghi, ha tenuto un lungo discorso alla 76esima '
                  'Assemblea Generale delle Nazioni Unite',
        'context': 'Il presidente del Consiglio, Mario Draghi, ha tenuto un '
                   'lungo discorso alla 76esima Assemblea Generale delle '
                   'Nazioni Unite, nella notte italiana. Tant',
        'score': 0.5243796706199646}]
```

## Comparison ⚖️

| Model                                                     | EM    | F1    | Model size (PyTorch) | Architecture     |
|-----------------------------------------------------------|-------|-------|----------------------|------------------|
| it5/it5-large-question-answering                          | 69.10 | 78.00 | 3.13 GB              | encoder-decoder  |
| ***anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it (this one)***    | *66.03* | *77.47* | *437 MB*               | *encoder*          |
| it5/it5-base-question-answering                           | 66.30 | 76.10 | 990 MB               | encoder-decoder  |
| it5/mt5-base-question-answering                           | 66.30 | 75.70 | 2.33 GB              | encoder-decoder  |
| antoniocappiello/bert-base-italian-uncased-squad-it       | 63.80 | 75.30 | 440 MB               | encoder          |
| luigisaetta/squad_it_xxl_cased_hub1                       | 63.95 | 75.27 | 440 MB               | encoder          |
| it5/it5-efficient-small-el32-question-answering           | 64.50 | 74.70 | 569 MB               | encoder-decoder  |
| mrm8488/bert-italian-finedtuned-squadv1-it-alfa           | 62.51 | 74.16 | 440 MB               | encoder          |
| mrm8488/umberto-wikipedia-uncased-v1-finetuned-squadv1-it | 60.50 | 72.41 | 443 MB               | encoder          |
| it5/it5-small-question-answering                          | 61.90 | 71.60 | 308 MB               | encoder-decoder  |
| it5/mt5-small-question-answering                          | 56.00 | 66.00 | 1.2 GB               | encoder-decoder  |
| DrQA-it trained on SQuAD-it                               | 56.10 | 65.90 | ?                    | ?                |

## Training details 🏋️‍
[Training notebook](https://github.com/anakin87/electra-italian-xxl-cased-squad-it/blob/main/training.ipynb)

**Hyperparameters**
- learning_rate: 2e-05
- batch_size: 8
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 2
- mixed_precision_training: Native AMP

> Created by [Stefano Fiorucci/anakin87](https://github.com/anakin87)
> 
> Made with <span style="color: #e25555;">&hearts;</span> in Italy
{"language": ["it"], "license": "apache-2.0", "library_name": "transformers", "tags": ["italian", "squad_it", "question-answering"], "datasets": ["squad_it"], "metrics": ["squad"], "widget": [{"text": "Qual \u00e8 il soprannome di Vasco Rossi?", "context": "Vasco Rossi, noto anche semplicemente come Vasco e in passato con  l'appellativo Blasco (Zocca, 7 febbraio 1952), \u00e8 un cantautore italiano"}, {"text": "La foresta pluviale amazzonica \u00e8 diventata per lo pi\u00f9 una foresta interna intorno a quale evento globale?", "context": "In seguito all' evento di estinzione del Cretaceo-Paleogene, l' estinzione dei dinosauri e il clima umido possono aver permesso alla foresta pluviale tropicale di diffondersi in tutto il continente. Dal 66-34 Mya, la foresta pluviale si estendeva fino a sud fino a 45\u00b0. Le fluttuazioni climatiche degli ultimi 34 milioni di anni hanno permesso alle regioni della savana di espandersi fino ai tropici. Durante l' Oligocene, ad esempio, la foresta pluviale ha attraversato una banda relativamente stretta. Si espandeva di nuovo durante il Miocene medio, poi si ritrasse ad una formazione prevalentemente interna all' ultimo massimo glaciale. Tuttavia, la foresta pluviale \u00e8 riuscita ancora a prosperare durante questi periodi glaciali, consentendo la sopravvivenza e l' evoluzione di un' ampia variet\u00e0 di specie."}, {"text": "Il Regno Unito e la Francia non hanno avuto interruzioni dell' approvvigionamento petrolifero in quanto non hanno consentito a quale paese di utilizzare il loro aeroporto?", "context": "L' embargo non era uniforme in tutta Europa. Dei nove membri della Comunit\u00e0 Economica Europea (CEE), i Paesi Bassi hanno dovuto affrontare un embargo totale, il Regno Unito e la Francia hanno ricevuto forniture quasi ininterrotte (poich\u00e8 si sono rifiutati di consentire all' America di utilizzare i loro aerodromi e le armi e forniture embargo sia agli arabi che agli israeliani), mentre gli altri sei hanno dovuto affrontare tagli parziali. Il Regno Unito era tradizionalmente un alleato di Israele, e il governo di Harold Wilson ha sostenuto gli israeliani durante la guerra dei sei giorni. Il suo successore, Ted Heath, ribalt\u00f2 questa politica nel 1970, chiedendo a Israele di ritirarsi ai suoi confini prima del 1967."}, {"context": "Nel 1962, il grafico Paul Rand ridisegna il logo ABC nella sua forma pi\u00f9 conosciuta (e attuale) con le lettere minuscole 'abc' racchiuse in un unico cerchio nero. Il nuovo logo esordisce in onda per le promozioni di ABC all' inizio della stagione 1963-64. Le lettere ricordano fortemente il carattere tipografico Bauhaus disegnato da Herbert Bayer negli anni Venti, ma condividono anche similitudini con diversi altri caratteri, come ITC Avant Garde e Horatio, e lo Chalet pi\u00f9 simile. La semplicit\u00e0 del logo ha reso pi\u00f9 facile la riprogettazione e la duplicazione, il che ha conferito un beneficio per ABC (soprattutto prima dell' avvento della computer grafica).", "text": "Di quale carattere tipografico ricordano le lettere dell' iconico logo ABC?"}, {"context": "La fotorespirazione pu\u00f2 verificarsi quando la concentrazione di ossigeno \u00e8 troppo elevata. Rubisco non \u00e8 in grado di distinguere molto bene tra ossigeno e anidride carbonica, quindi pu\u00f2 accidentalmente aggiungere O2 invece di CO2 a RuBP. Questo processo riduce l' efficienza della fotosintesi: consuma ATP e ossigeno, rilascia CO2 e non produce zucchero. Pu\u00f2 sprecare fino alla met\u00e0 del carbonio fissato dal ciclo di Calvin. Diversi meccanismi si sono evoluti in diversi lignaggi che aumentano la concentrazione di anidride carbonica rispetto all' ossigeno all' interno del cloroplasto, aumentando l' efficienza della fotosintesi. Questi meccanismi sono chiamati meccanismi di concentrazione dell' anidride carbonica, o CCM. Tra questi figurano il metabolismo degli acidi crassulaceanici, la fissazione del carbonio C4 e i pirenoidi. I cloroplasti negli impianti C4 sono notevoli in quanto presentano un chiaro dimorfismo cloroplastico.", "text": "Che cosa pu\u00f2 fare rubisco per errore?"}], "train-eval-index": [{"config": "default", "task": "question-answering", "task_id": "extractive_question_answering", "splits": {"eval_split": "test"}, "col_mapping": {"context": "context", "question": "question", "answers.text": "answers.text", "answers.answer_start": "answers.answer_start"}}], "pipeline_tag": "question-answering", "model-index": [{"name": "electra-italian-xxl-cased-squad-it", "results": [{"task": {"type": "question-answering", "name": "Question Answering"}, "dataset": {"name": "SQuAD-IT", "type": "squad_it"}, "metrics": [{"type": "exact-match", "value": 0.66, "name": "Test Exact Match"}, {"type": "f1", "value": 0.775, "name": "Test F1"}]}]}]}
transformers pytorch safetensors electra question-answering italian squad_it it dataset:squad_it license:apache-2.0 model-index endpoints_compatible has_space region:us
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #electra #question-answering #italian #squad_it #it #dataset-squad_it #license-apache-2.0 #model-index #endpoints_compatible #has_space #region-us 

electra-italian-xxl-cased-squad-it
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Electra model for (Extractive) Question Answering on Italian texts


Model description
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This model has been fine-tuned on squad\_it dataset, starting from the pre-trained model dbmdz/electra-base-italian-xxl-cased-discriminator.


It can be used for Extractive Q&A on Italian texts.


Evaluation
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Evaluation notebook


Usage in Transformers
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Model checkpoints are available for usage in PyTorch. They can be used directly with pipelines as:


Usage in Haystack
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With the Haystack NLP framework, you can use this model and create a scalable Question Answering system that works across millions of documents.


For a complete walkthrough, see this notebook.


Comparison ️
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Training details ️‍
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Training notebook


Hyperparameters


* learning\_rate: 2e-05
* batch\_size: 8
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* num\_epochs: 2
* mixed\_precision\_training: Native AMP



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> Created by Stefano Fiorucci/anakin87
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> Made with ♥ in Italy
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