lmqg/qg_frquad_dummy

lmqg/qg_frquad是一个专门为问题生成任务设计的法语数据集，基于FQuAD数据集进行修改。数据集包含详细的文本信息，如问题、段落和答案，并使用特殊标记突出显示关键信息，以支持模型训练。用户需通过FQuAD官方网站申请访问权限后方可使用。

原始信息汇总

数据集概述

• 名称: lmqg/qg_frquad
• 语言: 法语 (fr)
• 许可: cc-by-4.0
• 多语言性: 单语种
• 大小: 10K<n<100K
• 任务类别: text2text-generation
• 任务ID: 无
• 美观名称: FQuAD for question generation
• 标签: question-generation

数据集描述

• 摘要: 该数据集是QG-Bench的一个子集，是一个统一的问题生成基准。它是FQuAD的修改版本，专门用于问题生成任务。
• 重要注意事项: 数据集的许可属于FQuAD，使用前需检查相关指南并请求访问权限。

支持的任务和评测指标

• 任务: question-generation
• 评测指标: BLEU4/METEOR/ROUGE-L/BERTScore/MoverScore

数据集结构

• 数据字段:
  • question: 字符串
  • paragraph: 字符串
  • answer: 字符串
  • sentence: 字符串
  • paragraph_answer: 字符串，答案以特殊标记<hl>高亮
  • paragraph_sentence: 字符串，包含答案的句子以特殊标记<hl>高亮
  • sentence_answer: 字符串，答案以特殊标记<hl>高亮
• 数据分割:
  • train: 17543
  • validation: 3188
  • test: 3188

引用信息

@inproceedings{ushio-etal-2022-generative, title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration: {A} {U}nified {B}enchmark and {E}valuation", author = "Ushio, Asahi and Alva-Manchego, Fernando and Camacho-Collados, Jose", booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing", month = dec, year = "2022", address = "Abu Dhabi, U.A.E.", publisher = "Association for Computational Linguistics", }