Hungarian Reading Comprehension with finetuned mT5 base model

For further details, see our demo site.

Results

Usage with pipeline

from transformers import pipeline

context = "A kedd hajnalban elhunyt Somló Tamásról emlékezett meg zenésztársa, Presser Gábor. Somló Tamás nagyszerű egyénisége, énekhangja és éneklési stílusa egészen egyedülálló volt' – fogalmazott. '1968 lehetett, amikor először találkoztunk, gyakorlatilag váltottuk egymást az Omega együttesben. Tamás akkor indult el az artista pályán, miközben zenélt is. Az Omegában csak néhányszor játszottunk együtt, miután én beléptem, ő éveket töltött külföldön artistaként, aztán összefutottunk az LGT-ben, ennek már 43 éve' - idézte fel Presser Gábor. Somló Tamás színpadi jelenléte nagy húzóerőt jelentett a zenekar számára és zenészi képességeit mutatta az is, hogy amikor Frenreisz Károly helyett belépett az LGT-be, néhány hét alatt megtanult basszusgitározni."
question = "'Nem ismerek olyan embert, aki <mask> haragudott volna. Életét úgy fejezte be, ahogyan élt: utolsó fellépésére, amely talán egy hónappal ezelőtt lehetett, már nagyon nehezen tudott csak elmenni, de nem mondta le, mert Pécsett egy jótékonysági koncerten játszott beteg gyerekeknek' - mondta Presser Gábor."

text2text_generator = pipeline(task="text2text-generation", model="NYTK/reading-comprehension-hurc-mt5-hungarian")

print(text2text_generator(f"question: {question} context: {context}")[0]["generated_text"])

Citation

If you use this model, please cite the following paper:

@article {yang-ligeti-rc,
    title = {Building machine reading comprehension model from scratch},
	journal = {Annales Mathematicae et Informaticae},
	year = {2023},
	author = {Yang, Zijian Győző and Ligeti-Nagy, Noémi},
    volume = {57},
	pages = {107–-123},
    doi = {10.33039/ami.2023.03.001}
}