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language:
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- fr
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license: mit
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size_categories:
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+
- 10K<n<100K
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task_categories:
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+
- text-generation
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+
---
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+
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+
# piaf_fr_prompt_context_generation_with_question
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+
## Summary
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+
**piaf_fr_prompt_context_generation_with_question** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**]().
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+
It contains **48,069** rows that can be used for a context-generation (with answer and question)
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+
task.
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+
The original data (without prompts) comes from the dataset [PIAF](https://huggingface.co/datasets/etalab-ia/piaf) and was augmented by questions in SQUAD 2.0 format in the [FrenchQA]( https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/frenchQA) dataset.
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18 |
+
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.
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+
## Prompts used
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### List
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+
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.
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+
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25 |
+
```
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26 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", écrire un texte explicatif.\nTexte : ',
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27 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", écris un texte explicatif.\nTexte : ',
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28 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", écrivez un texte explicatif.\nTexte : ',
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29 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", rédiger un texte explicatif.\nTexte : ',
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30 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", rédige un texte explicatif.\nTexte : ',
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31 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", rédigez un texte explicatif.\nTexte : ',
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32 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", générer un texte explicatif.\nTexte : ',
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33 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", génère un texte explicatif.\nTexte : ',
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34 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", générez un texte explicatif.\nTexte : ',
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35 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", créer un texte explicatif.\nTexte : ',
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36 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", crée un texte explicatif.\nTexte : ',
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37 |
+
'Étant donné la question "'+question+'", créez un texte explicatif.\nTexte : ',
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38 |
+
'Ecrire un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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39 |
+
'Ecris un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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40 |
+
'Ecrivez un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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41 |
+
'Rédiger un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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42 |
+
'Rédige un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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43 |
+
'Rédigez un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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44 |
+
'Générer un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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45 |
+
'Génère un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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46 |
+
'Générez un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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47 |
+
'Créer un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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48 |
+
'Crée un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
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49 |
+
'Créez un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : '
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50 |
+
```
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51 |
+
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52 |
+
# Splits
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53 |
+
- train with 48,069 samples
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54 |
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- no valid and test splits in the original data
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+
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+
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57 |
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# How to use?
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58 |
+
```
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from datasets import load_dataset
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dataset = load_dataset("CATIE-AQ/piaf_fr_prompt_context_generation_with_question")
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+
```
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# Citation
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## Original data
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> @InProceedings{keraron-EtAl:2020:LREC,
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67 |
+
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},
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68 |
+
title = {Project PIAF: Building a Native French Question-Answering Dataset},
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69 |
+
booktitle = {Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference},
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70 |
+
month = {May},
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71 |
+
year = {2020},
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72 |
+
address = {Marseille, France},
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73 |
+
publisher = {European Language Resources Association},
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74 |
+
pages = {5483--5492},
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75 |
+
url = {https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.673}
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76 |
+
}
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77 |
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## This Dataset
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## License
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86 |
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MIT
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