t5-small-squad-qag - 基于t5-small的文本智能问答生成系统

t5-small-squad-qag项目介绍

t5-small-squad-qag是一个基于T5小型模型微调的问题和答案生成模型。该项目旨在通过给定的文本段落,自动生成相关的问题和答案对。这个模型在问答生成任务上表现出色,为自动问答系统提供了有力支持。

项目背景

随着人工智能技术的发展,自动问答系统在教育、客服等领域的应用越来越广泛。而高质量的问题-答案对的生成一直是一个挑战。t5-small-squad-qag项目正是为了解决这一问题而开发的。

模型介绍

t5-small-squad-qag模型是在T5小型模型(t5-small)的基础上,使用lmqg/qag_squad数据集进行微调得到的。主要特点如下:

基础模型: 采用T5小型模型作为基础语言模型
训练数据: 使用lmqg/qag_squad数据集进行微调
任务类型: 文本到文本的生成任务
语言: 英语
输出: 给定文本段落,生成相应的问题和答案对

使用方法

用户可以通过两种方式使用该模型:

使用lmqg库:

from lmqg import TransformersQG

model = TransformersQG(language="en", model="lmqg/t5-small-squad-qag")
question_answer_pairs = model.generate_qa("William Turner was an English painter who specialised in watercolour landscapes")

使用transformers库:

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text2text-generation", "lmqg/t5-small-squad-qag")
output = pipe("generate question and answer: Beyonce further expanded her acting career, starring as blues singer Etta James in the 2008 musical biopic, Cadillac Records.")