CATIE-AQ/piaf_fr_prompt_context_generation_with_answer

piaf_fr_prompt_context_generation_with_answer数据集是法国提示数据集（DFP）的一个子集，包含442,752条记录，可用于带答案的上下文生成任务。原始数据来自PIAF数据集，并通过FrenchQA数据集中的问题进行了增强。数据集包含24种不同的提示语，用于构建输入和目标列，以匹配Muennighoff等人创建的xP3数据集的格式。该数据集只有一个训练集，没有验证集和测试集。

The piaf_fr_prompt_context_generation_with_answer dataset is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP), containing 442,752 rows for context generation tasks with answers. The original data comes from the PIAF dataset and has been augmented with questions from the FrenchQA dataset. The dataset includes 24 different prompts to construct the input and target columns to match the format of the xP3 dataset by Muennighoff et al. It consists of only a training set without validation and test sets.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: piaf_fr_prompt_context_generation_with_answer
• 语言: 法语
• 许可: MIT
• 大小: 100K<n<1M
• 任务类别: 文本生成
• 标签: DFP, french prompts
• 注释创建者: found
• 语言创建者: found
• 多语言性: 单语
• 源数据集: etalab-ia/piaf

详细描述

• 数据来源: 该数据集是 Dataset of French Prompts (DFP) 的一个子集。
• 数据量: 包含 442,752 行数据，适用于带有答案的上下文生成任务。
• 原始数据: 原始数据来自 PIAF 数据集，并通过 FrenchQA 数据集中的 SQUAD 2.0 格式问题进行了增强。
• 数据格式: 通过应用一系列提示，构建了输入和目标列，以获得与 xP3 数据集相同的格式。

提示列表

• 数量: 24 个提示

• 逻辑: 提示采用直陈式，使用 tutoiement 和 vouvoiement 形式。

• 示例:

  Étant donné la réponse "+ answer+", écrire un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", écris un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", écrivez un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", rédiger un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", rédige un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", rédigez un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", générer un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", génère un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", générez un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", créer un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", crée un texte explicatif. Texte : , Étant donné la réponse "+ answer+", créez un texte explicatif. Texte : , Ecrire un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Ecris un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Ecrivez un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Rédiger un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Rédige un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Rédigez un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Générer un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Génère un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Générez un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Créer un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Crée un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : , Créez un texte comme contexte de la réponse "+ answer+" Texte : ,

数据集划分

• 训练集: 442,752 样本
• 验证集: 无
• 测试集: 无

使用方法

python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("CATIE-AQ/piaf_fr_prompt_context_generation_with_answer")

引用

原始数据

@InProceedings{keraron-EtAl:2020:LREC, author = {Keraron, Rachel and Lancrenon, Guillaume and Bras, Mathilde and Allary, Frédéric and Moyse, Gilles and Scialom, Thomas and Soriano-Morales, Edmundo-Pavel and Staiano, Jacopo}, title = {Project PIAF: Building a Native French Question-Answering Dataset}, booktitle = {Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference}, month = {May}, year = {2020}, address = {Marseille, France}, publisher = {European Language Resources Association}, pages = {5483--5492}, url = {https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.673} }

该数据集

@misc {centre_aquitain_des_technologies_de_linformation_et_electroniques_2023, author = { {Centre Aquitain des Technologies de lInformation et Electroniques} }, title = { DFP (Revision 1d24c09) }, year = 2023, url = { https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP }, doi = { 10.57967/hf/1200 }, publisher = { Hugging Face } }

许可

MIT