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  - text: >-
      KMI ist eine Variante des allgemeinen Bachelors Informatik und damit zu
      ca. 80% identisch mit dem allgemeinen Bachelor Informatik, d.h. auch diese
      Variante ist ein Informatikstudium mit einem hohen Programmieranteil. Der
      Studienschwerpunkt adressiert insbesondere die heute geforderten
      Soft-Skills, die für ein Arbeiten im Team unerlässlich sind. Des Weiteren
      lernen Sie das Interaktionsdesign Ihrer Anwendungen kreativ zu optimieren
      und ihr Auge für eine gelungene Gestaltung zu schulen. In jedem Semester
      werden Akzente gesetzt: Im ersten und dritten Semester haben Sie
      beispielsweise ein Projekt anstelle eher technisch ausgerichteter Module.
      Die Hälfte Ihrer Wahlpflichtmodule absolvieren Sie am Fachbereich Media.
    example_title: Question generation 1
  - text: >-
      SARS-CoV-2 zirkuliert weiterhin in der Bevölkerung und kann sich überall
      dort verbreiten, wo Menschen zusammenkommen. Auch wenn in den
      Sommermonaten die Fallzahlen saisonbedingt niedriger sind als in der
      kalten Jahreszeit, empfiehlt das RKI nach wie vor, die AHA+A+L-Regeln
      einzuhalten (Abstand halten, Hygieneregeln beachten, Alltag mit Maske,
      Coronawarnapp nutzen, Lüften), bei Atemwegssymptomen zu Hause zu bleiben
      und sich testen zu lassen, und auf einen vollständigen Impfschutz gegen
      COVID-19 zu achten.
    example_title: Question generation 2
  - text: >-
      Ballaststoffe haben eine Reihe von Wirkungen auf den Körper, vor allem auf
      die Verdauung, z. B. Einfluss auf die Transitzeit der Nahrung in Magen und
      Darm, Masse und Konsistenz des Stuhls sowie Häufigkeit der Darmentleerung,
      Sättigungswirkung, veränderte Nährstoff­absorption und präbiotische
      Wirkung. Je nach Art der Ballaststoffe und nach Abschnitt im
      Verdauungstrakt kann es zu unterschiedlichen Effekten kommen. Bei der
      Fermentation von Ballaststoffen entstehen zudem verschiedene kurzkettige
      Fettsäuren, die dem Körper teilweise als Energiequelle zur Verfügung
      stehen. Schätzungsweise liefern die kurzkettigen Fettsäuren 8,4 kJ (2,0
      kcal) pro g Ballaststoff.
    example_title: Question generation 3
inference:
  parameters:
    max_length: 128
    num_beams: 4
    length_penalty: 1.5
    no_repeat_ngram_size: 3
    early_stopping: true
language:
  - de
tags:
  - question generation
datasets:
  - deepset/germanquad
metrics:
  - sacrebleu
  - bleu
  - rouge-l
  - meteor
  - bertscore
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  - name: tilomichel/mT5-base-GermanQuAD-e2e-qg
    results:
      - task:
          type: question-generation
          name: Question generation
        dataset:
          type: xquad
          name: XQuAD (de)
          split: de
        metrics:
          - type: sacrebleu
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            name: BLEU Score
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          - type: sacrebleu
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            name: BLEU-1
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            name: BERTScore (F1)
            args:
              rescale_with_baseline: true
            verified: false

mT5-base finetuned on the GermanQuAD dataset for answer-agnostic question generation

This model is a finetuned mT5-base model for the task of answer-agnostic (or end-to-end) question generation. The approach from Lopez et al. was used called All questions per line (AQPL). This means a paragraph is provided as input and multiple questions are generated from it. Other models already tested this approach with the T5 model for English and German.

For finetuning this model only used the GermanQuAD dataset from deepset was used. The dataset was modified and filtered with scripts that can be found in another repository.

Training, test and evaluation data

For training and test the original split from GermanQuAD was used. As evaluation dataset the German split of the XQuAD dataset was used.

Training hyperparameters

The training parameters are provided in JSON and can be used with a training script provided in a repository

{
    "model_name_or_path": "google/mt5-base",
    "output_dir": "mt5-base-germanquad-e2e-qg",
    "overwrite_output_dir": true,
    "cache_dir": "model-cache",
    "dataset_dir": "e2e-qg-germanquad",
    "preprocessing_num_workers": 20,
    "max_source_length": 1024,
    "max_target_length": 128,
    "val_max_target_length": 128,
    "pad_to_max_length": true,
    "seed": 42,
    "do_train": true,
    "gradient_accumulation_steps": 64,
    "per_device_train_batch_size": 1,
    "per_device_eval_batch_size": 1,
    "learning_rate": 1e-4,
    "num_train_epochs": 10,
    "evaluation_strategy": "epoch",
    "logging_strategy": "epoch",
    "save_strategy": "epoch",
    "save_total_limit": 3,
    "dataloader_num_workers": 8,
    "ddp_find_unused_parameters": false
}

Training results

The evaluation is reported on XQuAD. The implementations and configurations can be found in another repository.