| --- |
| license: mit |
| viewer: true |
| task_categories: |
| - text2text-generation |
| language: |
| - vi |
| size_categories: |
| - 10K<n<100K |
| --- |
| |
|
|
| # ViQP: Dataset for Vietnamese Question Paraphrasing |
|
|
| ## Dataset sample |
| An example of 'viqp_train.json' looks as follows. |
| ```json |
| { |
| "source": "Trong thuật toán Caesar Cipher, ký tự K với mã hóa k=4 thì sẽ được chữ mới gì?", |
| "target": [ |
| "Ký tự K với mã hóa k=4 trong thuật toán Caesar Cipher thì sẽ được chữ gì?", |
| "Ký tự K với mã hóa k=4 trong thuật toán Caesar Cipher thì sẽ được chữ mới gì?", |
| "Trong thuật toán Caesar Cipher, ký tự K với mã hóa k=4 thì sẽ được chữ gì?", |
| "Trong thuật toán Caesar Cipher, mã hóa k=4 thì ký tự K sẽ là chữ gì?" |
| ], |
| "type": "ENTY_letter" |
| } |
| ``` |
| |
| # Model resource |
| |
| Question paraphrasing model after training with ViQP is available at [here](https://huggingface.co/SCM-LAB/vietnamese_question_paraphrasing_ViT5_base) |
| |
| ```cmd |
| pip install simplet5 |
| ``` |
| |
| ```python |
| from simplet5 import SimpleT5 |
|
|
| model = SimpleT5() |
| model.load_model("t5", "SCM-LAB/vietnamese_question_paraphrasing_ViT5_base", use_gpu=True) |
|
|
| question = "Tác phẩm Lục Vân Tiên được sáng tác năm nào?" |
| model.predict(f"question paraphrasing: {question}", num_return_sequences= 5, num_beams= 5) |
| |
| >>> ['Tác phẩm Lục Vân Tiên được sáng tác lúc nào?', |
| 'Tác phẩm Lục Vân Tiên được sáng tác khi nào?', |
| 'Tác phẩm Lục Vân Tiên được sáng tác vào năm nào?', |
| 'Lúc nào tác phẩm Lục Vân Tiên được sáng tác?', |
| 'Tác phẩm Lục Vân Tiên được sáng tác vào lúc nào?'] |
| |
| ``` |
| |
| |
| # Citation Information |
| |
| ``` |
| @INPROCEEDINGS{10288738, |
| author={Nguyen, Sang Quang and Vo, Thuc Dinh and Nguyen, Duc P.A and Tran, Dang T. and Nguyen, Kiet Van}, |
| booktitle={2023 International Conference on Multimedia Analysis and Pattern Recognition (MAPR)}, |
| title={ViQP: Dataset for Vietnamese Question Paraphrasing}, |
| year={2023}, |
| volume={}, |
| number={}, |
| pages={1-6}, |
| doi={10.1109/MAPR59823.2023.10288738} |
| } |
| ``` |
| |
| **Please CITE** our paper when ViQP is used to help produce published results or is incorporated into other software. |