
[Google's mT5](https://github.com/google-research/multilingual-t5)

This is a model for generating questions from Thai texts. It was fine-tuned on NSC2018 corpus

```python
from transformers import T5Tokenizer, MT5ForConditionalGeneration
  
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("Pollawat/mt5-small-thai-qg")
model = MT5ForConditionalGeneration.from_pretrained("Pollawat/mt5-small-thai-qg")

text = "กรุงเทพมหานคร เป็นเมืองหลวงและนครที่มีประชากรมากที่สุดของประเทศไทย เป็นศูนย์กลางการปกครอง การศึกษา การคมนาคมขนส่ง การเงินการธนาคาร การพาณิชย์ การสื่อสาร และความเจริญของประเทศ เป็นเมืองที่มีชื่อยาวที่สุดในโลก ตั้งอยู่บนสามเหลี่ยมปากแม่น้ำเจ้าพระยา มีแม่น้ำเจ้าพระยาไหลผ่านและแบ่งเมืองออกเป็น 2 ฝั่ง คือ ฝั่งพระนครและฝั่งธนบุรี กรุงเทพมหานครมีพื้นที่ทั้งหมด 1,568.737 ตร.กม. มีประชากรตามทะเบียนราษฎรกว่า 5 ล้านคน ทำให้กรุงเทพมหานครเป็นเอกนคร (Primate City) จัด มีผู้กล่าวว่า กรุงเทพมหานครเป็น 'เอกนครที่สุดในโลก' เพราะมีประชากรมากกว่านครที่มีประชากรมากเป็นอันดับ 2 ถึง 40 เท่า[3]"

input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

beam_output = model.generate(
    input_ids, 
    max_length=50,
    num_beams=5,
    early_stopping=True
)

print(tokenizer.decode(beam_output[0], skip_special_tokens=True))
>> <extra_id_0>ของกรุงเทพมหานครเป็นเมืองหลวงของประเทศใด
```
{"language": ["thai", "th"], "license": "mit", "tags": ["question-generation"], "datasets": ["NSC2018"]}
transformers pytorch mt5 text2text-generation question-generation dataset:NSC2018 license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible has_space text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #mt5 #text2text-generation #question-generation #dataset-NSC2018 #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #text-generation-inference #region-us 


Google's mT5

This is a model for generating questions from Thai texts. It was fine-tuned on NSC2018 corpus


TAGS
#transformers #pytorch #mt5 #text2text-generation #question-generation #dataset-NSC2018 #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #text-generation-inference #region-us 

passage: TAGS
#transformers #pytorch #mt5 #text2text-generation #question-generation #dataset-NSC2018 #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #has_space #text-generation-inference #region-us 
