Datasets:
Tasks:
Token Classification
Modalities:
Text
Formats:
parquet
Languages:
French
Size:
10K - 100K
License:
bourdoiscatie
commited on
Commit
•
14c74db
1
Parent(s):
c8905db
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language:
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- fr
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license: lgpl
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size_categories:
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- 10K<n<100K
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+
task_categories:
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+
- token-classification
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+
tags:
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10 |
+
- pos
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+
---
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+
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+
# ud_fr_fqb_fr_prompt_pos
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+
## Summary
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+
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+
**ud_fr_fqb_fr_prompt_pos** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**]().
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17 |
+
It contains **X** rows that can be used for a part-of-speech task.
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18 |
+
The original data (without prompts) comes from the dataset [universal_dependencies](https://huggingface.co/datasets/universal_dependencies) where only the French fqb split by Seddah et Candito has been kept.
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+
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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+
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.
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+
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+
```
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+
'Extraire les classes des mots du texte suivant : '+text,
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28 |
+
'Extrais les classes des mots du texte suivant : '+text,
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29 |
+
'Extrayez les classes des mots du texte suivant : '+text,
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30 |
+
'Isoler les classes des mots du texte suivant : '+text,
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31 |
+
'Isole les classes des mots du texte suivant : '+text,
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32 |
+
'Isolez les classes des mots du texte suivant : '+text,
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33 |
+
'Dégager les classes des mots dans le texte : '+text,
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34 |
+
'Dégage les classes des mots dans le texte : '+text,
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35 |
+
'Dégagez les classes des mots dans le texte : '+text,
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36 |
+
'Générer les classes des mots issues du texte suivant : '+text,
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37 |
+
'Génère les classes des mots issues du texte suivant : '+text,
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38 |
+
'Générez les classes des mots issues du texte suivant : '+text,
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39 |
+
'Trouver les classes des mots du texte : '+text,
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40 |
+
'Trouve les classes des mots du texte : '+text,
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41 |
+
'Trouvez les classes des mots du texte : '+text,
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42 |
+
'Repérer les classes des mots présentes dans le texte suivant : '+text,
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43 |
+
'Repère les classes des mots présentes dans le texte suivant : '+text,
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44 |
+
'Repérez les classes des mots présentes dans le texte suivant : '+text,
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45 |
+
'Indiquer les classes des mots du texte :'+text,
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46 |
+
'Indique les classes des mots du texte : '+text,
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47 |
+
'Indiquez les classes des mots du texte : '+text
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48 |
+
```
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+
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50 |
+
### Features used in the prompts
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51 |
+
In the prompt list above, `text` and `targets` have been constructed from:
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+
```
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+
fr_fqb = load_dataset('universal_dependencies', 'fr_fqb')
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54 |
+
# text
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55 |
+
fr_fqb['test']['tokens'] = list(map(lambda i: ' '.join(fr_fqb['test']['tokens'][i]), range(len(fr_fqb['test']['tokens']))))
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56 |
+
# targets
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57 |
+
fr_fqb['test']['upos'] = list(map(lambda x: x.replace("[","").replace("]","").replace('17','AUX').replace('16','VERB').replace('15','INTJ').replace('14','ADV').replace('13','_').replace('12','X').replace('11','PRON').replace('10','PROPN').replace('9','CCONJ').replace('8','DET').replace('7','PART').replace('6','ADJ').replace('5','SCONJ').replace('4','SYM').replace('3','NUM').replace('2','ADP').replace('1','PUNCT').replace('0','NOUN'), map(str,fr_fqb['test']['upos'])))
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+
```
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+
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# Splits
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- train with X samples
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- dev with Y samples
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- test with Z samples
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# How to use?
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```
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from datasets import load_dataset
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dataset = load_dataset("CATIE-AQ/ud_fr_fqb_fr_prompt_pos")
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+
```
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# Citation
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## Original data
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> Djamé Seddah, Marie Candito. Hard Time Parsing Questions: Building a QuestionBank for French. Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016), May 2016, Portorož, Slovenia.
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## This Dataset
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## License
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LGPL-R
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