bourdoiscatie's picture
Create README.md
ac67125
metadata
language:
  - fr
license: mit
size_categories:
  - 10K<n<100K
task_categories:
  - text-generation

piaf_fr_prompt_question_generation_with_answer_and_context

Summary

piaf_fr_prompt_question_generation_with_answer_and_context is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP).
It contains 48,069 rows that can be used for a question-generation (with answer and context) task.
The original data (without prompts) comes from the dataset PIAF and was augmented by questions in SQUAD 2.0 format in the FrenchQA dataset. 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

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.

'Déterminer la question qui aurait pu être posée pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Détermine la question que tu aurais pu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Déterminez la question que vous auriez pu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question aurait pu être posée pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question aurais-tu pu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question auriez-vous pu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question peut être posée pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question peux-tu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question pouvez-vous poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Générer une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Génère une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Générez  une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Trouves une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Trouvez une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Créer une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Crée trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Créez trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Ecrire une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Ecris une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Ecrivez une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"

Splits

  • train with 48,069 samples
  • no valid and test splits in the original data

How to use?

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

Citation

Original data

@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} }

This Dataset

License

MIT