irds/lotte_recreation_test_forum

`lotte/recreation/test/forum`数据集由`ir-datasets`包提供，主要用于文本检索任务。该数据集包含2,002个查询（即主题）和6,947个相关性评估（qrels）。文档部分需要使用`irds/lotte_recreation_test`数据集。用户可以通过Python代码加载和使用这些数据。

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pretty_name: '`lotte/recreation/test/forum`'
viewer: false
source_datasets: ['irds/lotte_recreation_test']
task_categories:
- 文本检索（Text Retrieval）
---

# 数据集卡片：`lotte/recreation/test/forum`

本`lotte/recreation/test/forum`数据集由[ir-datasets](https://ir-datasets.com/)包提供。如需了解该数据集的更多详情，请查阅[官方文档](https://ir-datasets.com/lotte#lotte/recreation/test/forum)。

# 数据

本数据集包含：
- `queries`（即主题）：共计2002条
- `qrels`（相关性评估标注）：共计6947条
- 如需加载`docs`，请使用 [`irds/lotte_recreation_test`](https://huggingface.co/datasets/irds/lotte_recreation_test)

## 使用方法

python
from datasets import load_dataset

queries = load_dataset('irds/lotte_recreation_test_forum', 'queries')
for record in queries:
record # {'query_id': ..., 'text': ...}

qrels = load_dataset('irds/lotte_recreation_test_forum', 'qrels')
for record in qrels:
record # {'query_id': ..., 'doc_id': ..., 'relevance': ..., 'iteration': ...}

请注意：调用`load_dataset`将下载该数据集（若数据集未公开，则会提供获取指引），并将数据转换为🤗 Dataset格式。

## 引用信息

@article{Santhanam2021ColBERTv2,
title = "ColBERTv2: Effective and Efficient Retrieval via Lightweight Late Interaction",
author = "Keshav Santhanam and Omar Khattab and Jon Saad-Falcon and Christopher Potts and Matei Zaharia",
journal= "arXiv preprint arXiv:2112.01488",
year = "2021",
url = "https://arxiv.org/abs/2112.01488"
}

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

lotte/recreation/test/forum

数据来源

• 源数据集：irds/lotte_recreation_test

数据内容

• queries: 查询主题，数量为2,002个。
• qrels: 相关性评估，数量为6,947个。
• docs: 文档数据，使用数据集irds/lotte_recreation_test。

数据使用示例

python from datasets import load_dataset

queries = load_dataset(irds/lotte_recreation_test_forum, queries) for record in queries: record # {query_id: ..., text: ...}

qrels = load_dataset(irds/lotte_recreation_test_forum, qrels) for record in qrels: record # {query_id: ..., doc_id: ..., relevance: ..., iteration: ...}