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Avimaster/field-custom

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Hugging Face2024-01-03 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/Avimaster/field-custom
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资源简介:
该数据集是通过Argilla创建的,包含一个配置文件`argilla.yaml`和与HuggingFace `datasets`兼容的记录。数据集的结构包括字段、问题、建议、元数据和注释指南。数据集的一个实例展示了如何在Argilla和HuggingFace `datasets`中表示数据。数据集包含一个名为`train`的单一分割。

该数据集是通过Argilla创建的,包含一个配置文件`argilla.yaml`和与HuggingFace `datasets`兼容的记录。数据集的结构包括字段、问题、建议、元数据和注释指南。数据集的一个实例展示了如何在Argilla和HuggingFace `datasets`中表示数据。数据集包含一个名为`train`的单一分割。
提供机构:
Avimaster
原始信息汇总

数据集卡片 for field-custom

数据集描述

  • 主页: https://argilla.io
  • 仓库: https://github.com/argilla-io/argilla
  • 论文:
  • 排行榜:
  • 联系人:

数据集概述

该数据集包含:

  • 符合 Argilla 数据集格式的配置文件 argilla.yaml。该配置文件将在使用 Argilla 的 FeedbackDataset.from_huggingface 方法时用于配置数据集。
  • 与 HuggingFace datasets 兼容的数据集记录。这些记录在使用 FeedbackDataset.from_huggingface 时会自动加载,也可以通过 datasets 库独立加载。
  • 用于构建和整理数据集的标注指南(如果已在 Argilla 中定义)。

加载方式

使用 Argilla 加载

安装 Argilla:

python pip install argilla --upgrade

然后使用以下代码加载数据集:

python import argilla as rg

ds = rg.FeedbackDataset.from_huggingface("Avimaster/field-custom")

使用 datasets 加载

安装 datasets

python pip install datasets --upgrade

然后使用以下代码加载数据集:

python from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Avimaster/field-custom")

支持的任务和排行榜

该数据集可以包含多个字段、问题和响应,因此可以用于不同的 NLP 任务,具体取决于配置。数据集结构在数据集结构部分中描述。

该数据集没有关联的排行榜。

语言

[更多信息需要]

数据集结构

数据在 Argilla 中

数据集在 Argilla 中创建,包含以下内容:字段问题建议元数据向量指南

字段是数据集记录本身,目前仅支持文本字段。这些字段将用于提供问题的响应。

字段名称 标题 类型 必需 Markdown
text 文本 text True False

问题是向标注者提出的问题。它们可以是不同类型,如评分、文本、标签选择、多标签选择或排序。

问题名称 标题 类型 必需 描述 值/标签
mixed-emotion Mixed-emotion multi_label_selection True N/A [Docket No, Ti(first Party)]

建议是人为或机器生成的推荐,用于在标注过程中协助标注者。这些建议总是与现有问题相关联,并且名称附加“-suggestion”和“-suggestion-metadata”,包含建议的值及其元数据。

元数据是一个字典,用于提供有关数据集记录的额外信息。这可以为标注者提供额外的上下文,或提供有关数据集记录本身的额外信息。元数据总是可选的,并且可以与 argilla.yaml 中定义的 metadata_properties 相关联。

指南是可选的,只是一个用于向标注者提供指令的纯文本字符串。

数据实例

在 Argilla 中的数据集实例示例如下:

json { "external_id": null, "fields": { "text": "COURT OF APPEALS OF INDIANA No. 21A-CR-1374 JESSE BROCKMAN, Appellant-Defendant" }, "metadata": {}, "responses": [], "suggestions": [], "vectors": {} }

在 HuggingFace datasets 中的相同记录示例如下:

json { "external_id": null, "metadata": "{}", "mixed-emotion": [], "mixed-emotion-suggestion": null, "mixed-emotion-suggestion-metadata": { "agent": null, "score": null, "type": null }, "text": "COURT OF APPEALS OF INDIANA No. 21A-CR-1374 JESSE BROCKMAN, Appellant-Defendant" }

数据字段

数据集字段包括以下内容:

  • 字段: 这些是数据集记录本身,目前仅支持文本字段。这些字段将用于提供问题的响应。

    • texttext 类型。
  • 问题: 这些是向标注者提出的问题。它们可以是不同类型,如 RatingQuestionTextQuestionLabelQuestionMultiLabelQuestionRankingQuestion

    • mixed-emotionmulti_label_selection 类型,允许的值为 [Docket No, Ti(first Party)]。
  • 建议: 从 Argilla 1.13.0 开始,建议已包含在内,以在标注过程中为标注者提供建议。建议与现有问题相关联,总是可选的,并且不仅包含建议本身,还包含其相关元数据(如果适用)。

    • (可选) mixed-emotion-suggestionmulti_label_selection 类型,允许的值为 [Docket No, Ti(first Party)]。

此外,还有两个可选字段:

  • 元数据: 这是一个可选字段,用于提供有关数据集记录的额外信息。这可以为标注者提供额外的上下文,或提供有关数据集记录本身的额外信息。元数据总是可选的,并且可以与 argilla.yaml 中定义的 metadata_properties 相关联。
  • external_id: 这是一个可选字段,用于为数据集记录提供外部 ID。如果您想将数据集记录链接到外部资源(如数据库或文件),这可能很有用。

数据分割

数据集包含一个分割,即 train

5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
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面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

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