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@@ -0,0 +1,85 @@
+---
+language:
+- fr
+license:
+- cc-by-nc-4.0
+size_categories:
+- 10K<n<100K
+task_categories:
+- summarization
+tags:
+- textual-fusion
+---
+
+# bisect_fr_prompt_textual_fusion
+## Summary
+
+**bisect_fr_prompt_textual_fusion** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**]().
+It contains **X** rows that can be used for a textual fusion task.
+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.
+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.
+
+
+## Prompts used
+### List
+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.
+
+```
+'Fusionner les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version fusionnée : ',  
+'Fusionne les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version fusionnée : ',  
+'Fusionnez les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version fusionnée : ',  
+'Combiner les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version combinée : ',  
+'Combine les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version combinée : ',  
+'Combinez les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version combinée : ',  
+'Réunir les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version réunie : ',  
+'Réunis les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version réunie : ',  
+'Réunissez les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version réunie : ',  
+'"'+source+' Fournir une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Fournis une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Fournissez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Ecrire une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Ecris une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Ecrivez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Rédiger une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Rédige une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Rédigez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Générer une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Génère une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
+'"'+source+' Générez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : '
+```
+
+### Features used in the prompts
+In the prompt list above, `source` and `targets` have been constructed from:
+```
+bisect = load_dataset('GEM/BiSECT','fr')
+source = bisect['train'][i]['target'].replace(' . ','. ').replace(' .','. ').replace(' , ',', ').replace(', ',', ').replace(' _SPLIT_','')[:-1]
+targets = bisect['train'][i]['source'].replace(' . ','. ').replace(' .','. ').replace(' , ',', ').replace(', ',', ').replace('_SPLIT_','')[:-1]
+```
+
+
+# Splits
+- train with X samples
+- dev with Y samples
+- test with Z samples
+
+
+# How to use?
+```
+from datasets import load_dataset
+dataset = load_dataset("CATIE-AQ/bisect_fr_prompt_textual_fusion")
+```
+
+# Citation
+## Original data
+> @inproceedings{bisect2021,
+  title={BiSECT: Learning to Split and Rephrase Sentences with Bitexts},
+  author={Kim, Joongwon and Maddela, Mounica and Kriz, Reno and Xu, Wei and Callison-Burch, Chris},
+  booktitle={Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)},
+  year={2021}
+}
+
+
+
+## This Dataset
+
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