Datasets:
bourdoiscatie
commited on
Commit
•
99a4a82
1
Parent(s):
2efe3da
Create README.md
Browse files
README.md
ADDED
@@ -0,0 +1,85 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
---
|
2 |
+
language:
|
3 |
+
- fr
|
4 |
+
license:
|
5 |
+
- cc-by-nc-4.0
|
6 |
+
size_categories:
|
7 |
+
- 10K<n<100K
|
8 |
+
task_categories:
|
9 |
+
- summarization
|
10 |
+
tags:
|
11 |
+
- textual-fusion
|
12 |
+
---
|
13 |
+
|
14 |
+
# bisect_fr_prompt_textual_fusion
|
15 |
+
## Summary
|
16 |
+
|
17 |
+
**bisect_fr_prompt_textual_fusion** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**]().
|
18 |
+
It contains **X** rows that can be used for a textual fusion task.
|
19 |
+
The original data (without prompts) comes from the dataset [BiSECT](https://huggingface.co/datasets/GEM/BiSECT) by Kim et al. where only the French part has been kept.
|
20 |
+
A list of prompts (see below) was then applied in order to build the input and target columns and thus obtain the same format as the [xP3](https://huggingface.co/datasets/bigscience/xP3) dataset by Muennighoff et al.
|
21 |
+
|
22 |
+
|
23 |
+
## Prompts used
|
24 |
+
### List
|
25 |
+
21 prompts were created for this dataset. The logic applied consists in proposing prompts in the indicative tense, in the form of tutoiement and in the form of vouvoiement.
|
26 |
+
|
27 |
+
```
|
28 |
+
'Fusionner les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version fusionnée : ',
|
29 |
+
'Fusionne les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version fusionnée : ',
|
30 |
+
'Fusionnez les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version fusionnée : ',
|
31 |
+
'Combiner les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version combinée : ',
|
32 |
+
'Combine les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version combinée : ',
|
33 |
+
'Combinez les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version combinée : ',
|
34 |
+
'Réunir les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version réunie : ',
|
35 |
+
'Réunis les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version réunie : ',
|
36 |
+
'Réunissez les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version réunie : ',
|
37 |
+
'"'+source+' Fournir une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
38 |
+
'"'+source+' Fournis une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
39 |
+
'"'+source+' Fournissez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
40 |
+
'"'+source+' Ecrire une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
41 |
+
'"'+source+' Ecris une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
42 |
+
'"'+source+' Ecrivez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
43 |
+
'"'+source+' Rédiger une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
44 |
+
'"'+source+' Rédige une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
45 |
+
'"'+source+' Rédigez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
46 |
+
'"'+source+' Générer une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
47 |
+
'"'+source+' Génère une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',
|
48 |
+
'"'+source+' Générez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : '
|
49 |
+
```
|
50 |
+
|
51 |
+
### Features used in the prompts
|
52 |
+
In the prompt list above, `source` and `targets` have been constructed from:
|
53 |
+
```
|
54 |
+
bisect = load_dataset('GEM/BiSECT','fr')
|
55 |
+
source = bisect['train'][i]['target'].replace(' . ','. ').replace(' .','. ').replace(' , ',', ').replace(', ',', ').replace(' _SPLIT_','')[:-1]
|
56 |
+
targets = bisect['train'][i]['source'].replace(' . ','. ').replace(' .','. ').replace(' , ',', ').replace(', ',', ').replace('_SPLIT_','')[:-1]
|
57 |
+
```
|
58 |
+
|
59 |
+
|
60 |
+
# Splits
|
61 |
+
- train with X samples
|
62 |
+
- dev with Y samples
|
63 |
+
- test with Z samples
|
64 |
+
|
65 |
+
|
66 |
+
# How to use?
|
67 |
+
```
|
68 |
+
from datasets import load_dataset
|
69 |
+
dataset = load_dataset("CATIE-AQ/bisect_fr_prompt_textual_fusion")
|
70 |
+
```
|
71 |
+
|
72 |
+
# Citation
|
73 |
+
## Original data
|
74 |
+
> @inproceedings{bisect2021,
|
75 |
+
title={BiSECT: Learning to Split and Rephrase Sentences with Bitexts},
|
76 |
+
author={Kim, Joongwon and Maddela, Mounica and Kriz, Reno and Xu, Wei and Callison-Burch, Chris},
|
77 |
+
booktitle={Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)},
|
78 |
+
year={2021}
|
79 |
+
}
|
80 |
+
|
81 |
+
|
82 |
+
|
83 |
+
## This Dataset
|
84 |
+
|
85 |
+
|