Brendan/multiwoz_turns_v22_test_set_partitioned_smaller

该数据集包含多个领域的对话数据，如酒店、火车、景点等，每个对话记录包括对话ID、轮次ID、系统话语、用户话语以及详细的槽值信息。数据集被分割成多个测试集，每个测试集都有其大小和示例数量。

原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

数据集包含以下特征：

• dialogue_id: 对话ID，数据类型为字符串。
• turn_id: 对话轮次ID，数据类型为整数。
• domains: 领域，数据类型为字符串序列。
• system_utterances: 系统话语，数据类型为字符串序列。
• user_utterances: 用户话语，数据类型为字符串序列。
• slot_values: 槽值，数据类型为结构体，包含以下子结构：
  • hotel: 酒店相关槽值，包含以下字段：
    • price range: 价格范围，数据类型为字符串。
    • type: 类型，数据类型为字符串。
    • parking: 停车，数据类型为字符串。
    • book day: 预订日期，数据类型为字符串。
    • book people: 预订人数，数据类型为字符串。
    • book stay: 预订住宿，数据类型为字符串。
    • stars: 星级，数据类型为字符串。
    • internet: 网络，数据类型为字符串。
    • name: 名称，数据类型为字符串。
    • area: 区域，数据类型为字符串。
  • train: 火车相关槽值，包含以下字段：
    • arrive by: 到达时间，数据类型为字符串。
    • departure: 出发地，数据类型为字符串。
    • day: 日期，数据类型为字符串。
    • book people: 预订人数，数据类型为字符串。
    • leave at: 离开时间，数据类型为字符串。
    • destination: 目的地，数据类型为字符串。
  • attraction: 景点相关槽值，包含以下字段：
    • area: 区域，数据类型为字符串。
    • name: 名称，数据类型为字符串。
    • type: 类型，数据类型为字符串。
  • restaurant: 餐厅相关槽值，包含以下字段：
    • price range: 价格范围，数据类型为字符串。
    • area: 区域，数据类型为字符串。
    • food: 食物，数据类型为字符串。
    • name: 名称，数据类型为字符串。
    • book day: 预订日期，数据类型为字符串。
    • book people: 预订人数，数据类型为字符串。
    • book time: 预订时间，数据类型为字符串。
  • hospital: 医院相关槽值，包含以下字段：
    • department: 部门，数据类型为字符串。
  • taxi: 出租车相关槽值，包含以下字段：
    • leave at: 离开时间，数据类型为字符串。
    • destination: 目的地，数据类型为字符串。
    • departure: 出发地，数据类型为字符串。
    • arrive by: 到达时间，数据类型为字符串。
  • bus: 公交车相关槽值，包含以下字段：
    • departure: 出发地，数据类型为字符串。
    • destination: 目的地，数据类型为字符串。
    • leave at: 离开时间，数据类型为字符串。
    • day: 日期，数据类型为字符串。
  • police: 警察相关槽值，包含以下字段：
    • name: 名称，数据类型为字符串。
• turn_slot_values: 轮次槽值，数据类型为结构体，包含与slot_values相同的子结构。
• last_slot_values: 上一轮槽值，数据类型为结构体，包含与slot_values相同的子结构。
• last_system_response_acts: 上一轮系统响应行为，数据类型为字符串序列。
• system_response_acts: 系统响应行为，数据类型为字符串序列。
• system_response: 系统响应，数据类型为字符串。

数据集分割

数据集包含多个测试分割，每个分割包含不同数量的字节和示例：

• test_0_25: 301839.2740097667字节，197个示例。
• test_25_50: 271195.6928920239字节，177个示例。
• test_50_75: 262002.61855670103字节，171个示例。
• test_75_100: 281920.9462832339字节，184个示例。
• test_100_125: 281920.9462832339字节，184个示例。
• test_125_150: 277324.40911557246字节，181个示例。
• test_150_175: 306435.8111774281字节，200个示例。
• test_175_200: 262002.61855670103字节，171个示例。
• test_200_225: 280388.7672273467字节，183个示例。
• test_225_250: 275792.2300596853字节，180个示例。
• test_250_275: 280388.7672273467字节，183个示例。
• test_275_300: 281920.9462832339字节，184个示例。
• test_300_325: 265066.9766684753字节，173个示例。
• test_325_350: 304903.63212154096字节，199个示例。
• test_350_375: 283453.125339121字节，185个示例。
• test_375_400: 271195.6928920239字节，177个示例。
• test_400_425: 266599.15572436247字节，174个示例。
• test_425_450: 258938.26044492674字节，169个示例。
• test_450_475: 295710.5577862181字节，193个示例。
• test_475_500: 262002.61855670103字节，171个示例。
• test_500_525: 297242.7368421053字节，194个示例。
• test_525_550: 298774.9158979924字节，195个示例。
• test_550_575: 303371.4530656538字节，198个示例。
• test_575_600: 283453.125339121字节，185个示例。
• test_600_625: 326354.13890396093字节，213个示例。
• test_625_650: 255873.90233315248字节，167个示例。
• test_650_675: 281920.9462832339字节，184个示例。
• test_675_700: 314096.7064568638字节，205个示例。
• test_700_725: 314096.7064568638字节，205个示例。
• test_725_750: 268131.33478024957字节，175个示例。
• test_750_775: 278856.58817145956字节，182个示例。
• test_775_800: 237487.7536625068字节，155个示例。
• test_800_825: 280388.7672273467字节，183个示例。
• test_825_850: 286517.4834508953字节，187个示例。
• test_850_875: 286517.4834508953字节，187个示例。
• test_875_900: 309500.1692892024字节，202个示例。
• test_900_925: 280388.7672273467字节，183个示例。
• test_925_950: 278856.58817145956字节，182个示例。
• test_950_975: 274260.05100379814字节，179个示例。
• test_975_1000: 268131.33478024957字节，175个示例。

数据集大小

• 下载大小: 4088912字节。
• 数据集大小: 11295223.999999998字节。

配置

• 配置名称: default
• 数据文件: 每个分割对应一个数据文件路径，例如：
  • test_0_25: data/test_0_25-*
  • test_25_50: data/test_25_50-*
  • test_50_75: data/test_50_75-*
  • test_75_100: data/test_75_100-*
  • test_100_125: data/test_100_125-*
  • test_125_150: data/test_125_150-*
  • test_150_175: data/test_150_175-*
  • test_175_200: data/test_175_200-*
  • test_200_225: data/test_200_225-*
  • test_225_250: data/test_225_250-*
  • test_250_275: data/test_250_275-*
  • test_275_300: data/test_275_300-*
  • test_300_325: data/test_300_325-*
  • test_325_350: data/test_325_350-*
  • test_350_375: data/test_350_375-*
  • test_375_400: data/test_375_400-*
  • test_400_425: data/test_400_425-*
  • test_425_450: data/test_425_450-*
  • test_450_475: data/test_450_475-*
  • test_475_500: data/test_475_500-*
  • test_500_525: data/test_500_525-*
  • test_525_550: data/test_525_550-*
  • test_550_575: data/test_550_575-*
  • test_575_600: data/test_575_600-*
  • test_600_625: data/test_600_625-*
  • test_625_650: data/test_625_650-*
  • test_650_675: data/test_650_675-*
  • test_675_700: data/test_675_700-*
  • test_700_725: data/test_700_725-*
  • test_725_750: data/test_725_750-*
  • test_750_775: data/test_750_775-*
  • test_775_800: data/test_775_800-*
  • test_800_825: data/test_800_825-*
  • test_825_850: data/test_825_850-*
  • test_850_875: data/test_850_875-*
  • test_875_900: data/test_875_900-*
  • test_900_925: data/test_900_925-*
  • test_925_950: data/test_925_950-*
  • test_950_975: data/test_950_975-*
  • test_975_1000: data/test_975_1000-*