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La mesure est décriée par les avocats et les magistrats.
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La mesure est décriée par les avocats et les magistrats.
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Remplacer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, <mask> 19% entre 2010 et 2017.
Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
Remplace le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, <mask> 19% entre 2010 et 2017.
Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
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Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
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Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
Remplace le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, <mask> 19% entre 2010 et 2017.
Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
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Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
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Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
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Transformez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, <mask> 19% entre 2010 et 2017.
Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
Transformer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, <mask> 19% entre 2010 et 2017.
Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
Transforme le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, <mask> 19% entre 2010 et 2017.
Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
Transformez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, <mask> 19% entre 2010 et 2017.
Dans une interview accordée au Figaro mercredi 17 octobre, Geoffroy Roux de Bézieux énumère les propositions du Medef pour endiguer la hausse des dépenses d'arrêt maladie, plus 19% entre 2010 et 2017.
Remplacer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : Le préjudice <mask> estimé à 2 millions d'euros.
Le préjudice est estimé à 2 millions d'euros.
Remplace le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : Le préjudice <mask> estimé à 2 millions d'euros.
Le préjudice est estimé à 2 millions d'euros.
Remplacez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : Le préjudice <mask> estimé à 2 millions d'euros.
Le préjudice est estimé à 2 millions d'euros.
Remplacer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : Le préjudice <mask> estimé à 2 millions d'euros.
Le préjudice est estimé à 2 millions d'euros.

orange_sum_fr_prompt_fill_mask

Summary

orange_sum_fr_prompt_fill_mask is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP).
It contains 585,624 rows that can be used for a fill mask task.
The original data (without prompts) comes from the dataset orange_sum by Eddine et al.
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 dataset by Muennighoff et al.

Prompts used

List

24 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.

'Remplacer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Remplace le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Remplacez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Remplacer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Remplace le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Remplacez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Substituer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Substitue le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Substituez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Substituer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Substitue le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Substituez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Changer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Change le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Changez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Changer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Change le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Changez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Transformer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Transforme le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Transformez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,  
'Transformer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Transforme le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,  
'Transformez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,

Splits

  • train with 513,624 samples
  • valid with 36,000 samples
  • test with 36,000 samples

How to use?

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

Citation

Original data

@article{eddine2020barthez, title={BARThez: a Skilled Pretrained French Sequence-to-Sequence Model}, author={Eddine, Moussa Kamal and Tixier, Antoine J-P and Vazirgiannis, Michalis}, journal={arXiv preprint arXiv:2010.12321}, year={2020} }

This Dataset

@misc {centre_aquitain_des_technologies_de_l'information_et_electroniques_2023,
author = { {Centre Aquitain des Technologies de l'Information et Electroniques} },
title = { DFP (Revision 1d24c09) },
year = 2023,
url = { https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP },
doi = { 10.57967/hf/1200 },
publisher = { Hugging Face }
}

License

CC-BY-SA-4.0

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