Datasets:
Sebastian Gehrmann
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c838e8b
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RiSAWOZ.py
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class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
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"""RiSAWOZ: A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset with Rich Semantic Annotations for Task-Oriented Dialogue Modeling"""
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@@ -72,340 +234,28 @@ class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
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| 72 |
"system_utterance": datasets.Value("string"),
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"belief_state": {
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| 195 |
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|
| 196 |
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|
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| 220 |
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|
| 221 |
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|
| 222 |
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|
| 224 |
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| 225 |
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|
| 226 |
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|
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|
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| 234 |
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|
| 235 |
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|
| 236 |
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|
| 237 |
-
|
| 238 |
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|
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|
| 249 |
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"飞机-日期": datasets.Value("string"),
|
| 304 |
-
"飞机-舱位档次": datasets.Value("string"),
|
| 305 |
-
"飞机-航班信息": datasets.Value("string"),
|
| 306 |
-
"飞机-起飞时间": datasets.Value("string"),
|
| 307 |
-
"飞机-到达时间": datasets.Value("string"),
|
| 308 |
-
"飞机-票价": datasets.Value("string"),
|
| 309 |
-
"飞机-准点率": datasets.Value("string"),
|
| 310 |
-
"天气-城市": datasets.Value("string"),
|
| 311 |
-
"天气-日期": datasets.Value("string"),
|
| 312 |
-
"天气-天气": datasets.Value("string"),
|
| 313 |
-
"天气-温度": datasets.Value("string"),
|
| 314 |
-
"天气-风力风向": datasets.Value("string"),
|
| 315 |
-
"天气-紫外线强度": datasets.Value("string"),
|
| 316 |
-
"电影-制片国家/地区": datasets.Value("string"),
|
| 317 |
-
"电影-类型": datasets.Value("string"),
|
| 318 |
-
"电影-年代": datasets.Value("string"),
|
| 319 |
-
"电影-主演": datasets.Value("string"),
|
| 320 |
-
"电影-导演": datasets.Value("string"),
|
| 321 |
-
"电影-片名": datasets.Value("string"),
|
| 322 |
-
"电影-主演名单": datasets.Value("string"),
|
| 323 |
-
"电影-具体上映时间": datasets.Value("string"),
|
| 324 |
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"电影-片长": datasets.Value("string"),
|
| 325 |
-
"电影-豆瓣评分": datasets.Value("string"),
|
| 326 |
-
"电视剧-制片国家/地区": datasets.Value("string"),
|
| 327 |
-
"电视剧-类型": datasets.Value("string"),
|
| 328 |
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"电视剧-年代": datasets.Value("string"),
|
| 329 |
-
"电视剧-主演": datasets.Value("string"),
|
| 330 |
-
"电视剧-导演": datasets.Value("string"),
|
| 331 |
-
"电视剧-片名": datasets.Value("string"),
|
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"电视剧-主演名单": datasets.Value("string"),
|
| 333 |
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"电视剧-首播时间": datasets.Value("string"),
|
| 334 |
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"电视剧-集数": datasets.Value("string"),
|
| 335 |
-
"电视剧-单集片长": datasets.Value("string"),
|
| 336 |
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"电视剧-豆瓣评分": datasets.Value("string"),
|
| 337 |
-
"辅导班-班号": datasets.Value("string"),
|
| 338 |
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"辅导班-难度": datasets.Value("string"),
|
| 339 |
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"辅导班-科目": datasets.Value("string"),
|
| 340 |
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"辅导班-年级": datasets.Value("string"),
|
| 341 |
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"辅导班-区域": datasets.Value("string"),
|
| 342 |
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"辅导班-校区": datasets.Value("string"),
|
| 343 |
-
"辅导班-上课方式": datasets.Value("string"),
|
| 344 |
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"辅导班-开始日期": datasets.Value("string"),
|
| 345 |
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"辅导班-结束日期": datasets.Value("string"),
|
| 346 |
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"辅导班-每周": datasets.Value("string"),
|
| 347 |
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"辅导班-上课时间": datasets.Value("string"),
|
| 348 |
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"辅导班-下课时间": datasets.Value("string"),
|
| 349 |
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"辅导班-时段": datasets.Value("string"),
|
| 350 |
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"辅导班-课次": datasets.Value("string"),
|
| 351 |
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"辅导班-课时": datasets.Value("string"),
|
| 352 |
-
"辅导班-教室地点": datasets.Value("string"),
|
| 353 |
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"辅导班-教师": datasets.Value("string"),
|
| 354 |
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"辅导班-价格": datasets.Value("string"),
|
| 355 |
-
"辅导班-课程网址": datasets.Value("string"),
|
| 356 |
-
"辅导班-教师网址": datasets.Value("string"),
|
| 357 |
-
"汽车-名称": datasets.Value("string"),
|
| 358 |
-
"汽车-车型": datasets.Value("string"),
|
| 359 |
-
"汽车-级别": datasets.Value("string"),
|
| 360 |
-
"汽车-座位数": datasets.Value("string"),
|
| 361 |
-
"汽车-车身尺寸(mm)": datasets.Value("string"),
|
| 362 |
-
"汽车-厂商": datasets.Value("string"),
|
| 363 |
-
"汽车-能源类型": datasets.Value("string"),
|
| 364 |
-
"汽车-发动机排量(L)": datasets.Value("string"),
|
| 365 |
-
"汽车-发动机马力(Ps)": datasets.Value("string"),
|
| 366 |
-
"汽车-驱动方式": datasets.Value("string"),
|
| 367 |
-
"汽车-综合油耗(L/100km)": datasets.Value("string"),
|
| 368 |
-
"汽车-环保标准": datasets.Value("string"),
|
| 369 |
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"汽车-驾驶辅助影像": datasets.Value("string"),
|
| 370 |
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"汽车-巡航系统": datasets.Value("string"),
|
| 371 |
-
"汽车-价格(万元)": datasets.Value("string"),
|
| 372 |
-
"汽车-车系": datasets.Value("string"),
|
| 373 |
-
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|
| 374 |
-
"汽车-油耗水平": datasets.Value("string"),
|
| 375 |
-
"汽车-倒车影像": datasets.Value("string"),
|
| 376 |
-
"汽车-定速巡航": datasets.Value("string"),
|
| 377 |
-
"汽车-座椅加热": datasets.Value("string"),
|
| 378 |
-
"汽车-座椅通风": datasets.Value("string"),
|
| 379 |
-
"汽车-所属价格区间": datasets.Value("string"),
|
| 380 |
-
"医院-名称": datasets.Value("string"),
|
| 381 |
-
"医院-等级": datasets.Value("string"),
|
| 382 |
-
"医院-类别": datasets.Value("string"),
|
| 383 |
-
"医院-性质": datasets.Value("string"),
|
| 384 |
-
"医院-区域": datasets.Value("string"),
|
| 385 |
-
"医院-地址": datasets.Value("string"),
|
| 386 |
-
"医院-电话": datasets.Value("string"),
|
| 387 |
-
"医院-挂号时间": datasets.Value("string"),
|
| 388 |
-
"医院-门诊时间": datasets.Value("string"),
|
| 389 |
-
"医院-公交线路": datasets.Value("string"),
|
| 390 |
-
"医院-地铁可达": datasets.Value("string"),
|
| 391 |
-
"医院-地铁线路": datasets.Value("string"),
|
| 392 |
-
"医院-重点科室": datasets.Value("string"),
|
| 393 |
-
"医院-CT": datasets.Value("string"),
|
| 394 |
-
"医院-3.0T MRI": datasets.Value("string"),
|
| 395 |
-
"医院-DSA": datasets.Value("string"),
|
| 396 |
},
|
| 397 |
-
"turn request": datasets.Sequence(datasets.Value("string"))
|
| 398 |
},
|
| 399 |
-
"user_actions": datasets.Sequence(
|
| 400 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 401 |
"db_results": datasets.Sequence(datasets.Value("string")),
|
| 402 |
"segmented_user_utterance": datasets.Value("string"),
|
| 403 |
-
"segmented_system_utterance": datasets.Value("string")
|
| 404 |
}
|
| 405 |
-
]
|
| 406 |
}
|
| 407 |
)
|
| 408 |
-
|
| 409 |
return datasets.DatasetInfo(
|
| 410 |
# This is the description that will appear on the datasets page.
|
| 411 |
description=_DESCRIPTION,
|
|
@@ -446,10 +296,7 @@ class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
|
|
| 446 |
datasets.SplitGenerator(
|
| 447 |
name=datasets.Split.TEST,
|
| 448 |
# These kwargs will be passed to _generate_examples
|
| 449 |
-
gen_kwargs={
|
| 450 |
-
"filepath": data_dir2["test"],
|
| 451 |
-
"split": "test"
|
| 452 |
-
},
|
| 453 |
),
|
| 454 |
datasets.SplitGenerator(
|
| 455 |
name=datasets.Split.VALIDATION,
|
|
@@ -459,29 +306,22 @@ class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
|
|
| 459 |
"split": "dev",
|
| 460 |
},
|
| 461 |
),
|
| 462 |
-
datasets.SplitGenerator(
|
| 463 |
-
name="challenge",
|
| 464 |
-
# These kwargs will be passed to _generate_examples
|
| 465 |
-
gen_kwargs={
|
| 466 |
-
"filepath": data_dir2["test"],
|
| 467 |
-
"split": "challenge",
|
| 468 |
-
},
|
| 469 |
-
),
|
| 470 |
]
|
| 471 |
|
| 472 |
def _generate_examples(
|
| 473 |
-
self,
|
|
|
|
|
|
|
| 474 |
):
|
| 475 |
-
"""
|
| 476 |
# This method handles input defined in _split_generators to yield (key, example) tuples from the dataset.
|
| 477 |
# The `key` is here for legacy reason (tfds) and is not important in itself.
|
| 478 |
-
empty_belief_state = ["旅游景点-名称", "旅游景点-区域", "旅游景点-景点类型", "旅游景点-最适合人群", "旅游景点-消费", "旅游景点-是否地铁直达", "旅游景点-门票价格", "旅游景点-电话号码", "旅游景点-地址", "旅游景点-评分", "旅游景点-开放时间", "旅游景点-特点", "餐厅-名称", "餐厅-区域", "餐厅-菜系", "餐厅-价位", "餐厅-是否地铁直达", "餐厅-人均消费", "餐厅-地址", "餐厅-电话号码", "餐厅-评分", "餐厅-营业时间", "餐厅-推荐菜", "酒店-名称", "酒店-区域", "酒店-星级", "酒店-价位", "酒店-酒店类型", "酒店-房型", "酒店-停车场", "酒店-房费", "酒店-地址", "酒店-电话号码", "酒店-评分", "电脑-品牌", "电脑-产品类别", "电脑-分类", "电脑-内存容量", "电脑-屏幕尺寸", "电脑-CPU", "电脑-价格区间", "电脑-系列", "电脑-商品名称", "电脑-系统", "电脑-游戏性能", "电脑-CPU型号", "电脑-裸机重量", "电脑-显卡类别", "电脑-显卡型号", "电脑-特性", "电脑-色系", "电脑-待机时长", "电脑-硬盘容量", "电脑-价格", "火车-出发地", "火车-目的地", "火车-日期", "火车-车型", "火车-坐席", "火车-车次信息", "火车-时长", "火车-出发时间", "火车-到达时间", "火车-票价", "飞机-出发地", "飞机-目的地", "飞机-日期", "飞机-舱位档次", "飞机-航班信息", "飞机-起飞时间", "飞机-到达时间", "飞机-票价", "飞机-准点率", "天气-城市", "天气-日期", "天气-天气", "天气-温度", "天气-风力风向", "天气-紫外线强度", "电影-制片国家/地区", "电影-类型", "电影-年代", "电影-主演", "电影-导演", "电影-片名", "电影-主演名单", "电影-具体上映时间", "电影-片长", "电影-豆瓣评分", "电视剧-制片国家/地区", "电视剧-类型", "电视剧-年代", "电视剧-主演", "电视剧-导演", "电视剧-片名", "电视剧-主演名单", "电视剧-首播时间", "电视剧-集数", "电视剧-单集片长", "电视剧-豆瓣评分", "辅导班-班号", "辅导班-难度", "辅导班-科目", "辅导���-年级", "辅导班-区域", "辅导班-校区", "辅导班-上课方式", "辅导班-开始日期", "辅导班-结束日期", "辅导班-每周", "辅导班-上课时间", "辅导班-下课时间", "辅导班-时段", "辅导班-课次", "辅导班-课时", "辅导班-教室地点", "辅导班-教师", "辅导班-价格", "辅导班-课程网址", "辅导班-教师网址", "汽车-名称", "汽车-车型", "汽车-级别", "汽车-座位数", "汽车-车身尺寸(mm)", "汽车-厂商", "汽车-能源类型", "汽车-发动机排量(L)", "汽车-发动机马力(Ps)", "汽车-驱动方式", "汽车-综合油耗(L/100km)", "汽车-环保标准", "汽车-驾驶辅助影像", "汽车-巡航系统", "汽车-价格(万元)", "汽车-车系", "汽车-动力水平", "汽车-油耗水平", "汽车-倒车影像", "汽车-定速巡航", "汽车-座椅加热", "汽车-座椅通风", "汽车-所属价格区间", "医院-名称", "医院-等级", "医院-类别", "医院-性质", "医院-区域", "医院-地址", "医院-电话", "医院-挂号时间", "医院-门诊时间", "医院-公交线路", "医院-地铁可达", "医院-地铁线路", "医院-重点科室", "医院-CT", "医院-3.0T MRI", "医院-DSA"]
|
| 479 |
|
| 480 |
with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
|
| 481 |
all_data = json.load(f)
|
| 482 |
id_ = 0
|
| 483 |
for data in all_data:
|
| 484 |
-
for slot in
|
| 485 |
for dia in data["dialogue"]:
|
| 486 |
if slot not in dia["belief_state"]["inform slot-values"]:
|
| 487 |
dia["belief_state"]["inform slot-values"][slot] = ""
|
|
@@ -489,9 +329,9 @@ class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
|
|
| 489 |
dia["belief_state"]["turn_inform"][slot] = ""
|
| 490 |
|
| 491 |
yield id_, {
|
| 492 |
-
|
| 493 |
-
|
| 494 |
-
|
| 495 |
-
|
| 496 |
-
|
| 497 |
-
id_ += 1
|
|
|
|
| 52 |
|
| 53 |
_LICENSE = "Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license."
|
| 54 |
|
| 55 |
+
_EMPTY_BELIEF_STATE = [
|
| 56 |
+
"旅游景点-名称",
|
| 57 |
+
"旅游景点-区域",
|
| 58 |
+
"旅游景点-景点类型",
|
| 59 |
+
"旅游景点-最适合人群",
|
| 60 |
+
"旅游景点-消费",
|
| 61 |
+
"旅游景点-是否地铁直达",
|
| 62 |
+
"旅游景点-门票价格",
|
| 63 |
+
"旅游景点-电话号码",
|
| 64 |
+
"旅游景点-地址",
|
| 65 |
+
"旅游景点-评分",
|
| 66 |
+
"旅游景点-开放时间",
|
| 67 |
+
"旅游景点-特点",
|
| 68 |
+
"餐厅-名称",
|
| 69 |
+
"餐厅-区域",
|
| 70 |
+
"餐厅-菜系",
|
| 71 |
+
"餐厅-价位",
|
| 72 |
+
"餐厅-是否地铁直达",
|
| 73 |
+
"餐厅-人均消费",
|
| 74 |
+
"餐厅-地址",
|
| 75 |
+
"餐厅-电话号码",
|
| 76 |
+
"餐厅-评分",
|
| 77 |
+
"餐厅-营业时间",
|
| 78 |
+
"餐厅-推荐菜",
|
| 79 |
+
"酒店-名称",
|
| 80 |
+
"酒店-区域",
|
| 81 |
+
"酒店-星级",
|
| 82 |
+
"酒店-价位",
|
| 83 |
+
"酒店-酒店类型",
|
| 84 |
+
"酒店-房型",
|
| 85 |
+
"酒店-停车场",
|
| 86 |
+
"酒店-房费",
|
| 87 |
+
"酒店-地址",
|
| 88 |
+
"酒店-电话号码",
|
| 89 |
+
"酒店-评分",
|
| 90 |
+
"电脑-品牌",
|
| 91 |
+
"电脑-产品类别",
|
| 92 |
+
"电脑-分类",
|
| 93 |
+
"电脑-内存容量",
|
| 94 |
+
"电脑-屏幕尺寸",
|
| 95 |
+
"电脑-CPU",
|
| 96 |
+
"电脑-价格区间",
|
| 97 |
+
"电脑-系列",
|
| 98 |
+
"电脑-商品名称",
|
| 99 |
+
"电脑-系统",
|
| 100 |
+
"电脑-游戏性能",
|
| 101 |
+
"电脑-CPU型号",
|
| 102 |
+
"电脑-裸机重量",
|
| 103 |
+
"电脑-显卡类别",
|
| 104 |
+
"电脑-显卡型号",
|
| 105 |
+
"电脑-特性",
|
| 106 |
+
"电脑-色系",
|
| 107 |
+
"电脑-待机时长",
|
| 108 |
+
"电脑-硬盘容量",
|
| 109 |
+
"电脑-价格",
|
| 110 |
+
"火车-出发地",
|
| 111 |
+
"火车-目的地",
|
| 112 |
+
"火车-日期",
|
| 113 |
+
"火车-车型",
|
| 114 |
+
"火车-坐席",
|
| 115 |
+
"火车-车次信息",
|
| 116 |
+
"火车-时长",
|
| 117 |
+
"火车-出发时间",
|
| 118 |
+
"火车-到达时间",
|
| 119 |
+
"火车-票价",
|
| 120 |
+
"飞机-出发地",
|
| 121 |
+
"飞机-目的地",
|
| 122 |
+
"飞机-日期",
|
| 123 |
+
"飞机-舱位档次",
|
| 124 |
+
"飞机-航班信息",
|
| 125 |
+
"飞机-起飞时间",
|
| 126 |
+
"飞机-到达时间",
|
| 127 |
+
"飞机-票价",
|
| 128 |
+
"飞机-准点率",
|
| 129 |
+
"天气-城市",
|
| 130 |
+
"天气-日期",
|
| 131 |
+
"天气-天气",
|
| 132 |
+
"天气-温度",
|
| 133 |
+
"天气-风力风向",
|
| 134 |
+
"天气-紫外线强度",
|
| 135 |
+
"电影-制片国家/地区",
|
| 136 |
+
"电影-类型",
|
| 137 |
+
"电影-年代",
|
| 138 |
+
"电影-主演",
|
| 139 |
+
"电影-导演",
|
| 140 |
+
"电影-片名",
|
| 141 |
+
"电影-主演名单",
|
| 142 |
+
"电影-具体上映时间",
|
| 143 |
+
"电影-片长",
|
| 144 |
+
"电影-豆瓣评分",
|
| 145 |
+
"电视剧-制片国家/地区",
|
| 146 |
+
"电视剧-类型",
|
| 147 |
+
"电视剧-年代",
|
| 148 |
+
"电视剧-主演",
|
| 149 |
+
"电视剧-导演",
|
| 150 |
+
"电视剧-片名",
|
| 151 |
+
"电视剧-主演名单",
|
| 152 |
+
"电视剧-首播时间",
|
| 153 |
+
"电视剧-集数",
|
| 154 |
+
"电视剧-单集片长",
|
| 155 |
+
"电视剧-豆瓣评分",
|
| 156 |
+
"辅导班-班号",
|
| 157 |
+
"辅导班-难度",
|
| 158 |
+
"辅导班-科目",
|
| 159 |
+
"辅导班-年级",
|
| 160 |
+
"辅导班-区域",
|
| 161 |
+
"辅导班-校区",
|
| 162 |
+
"辅导班-上课方式",
|
| 163 |
+
"辅导班-开始日期",
|
| 164 |
+
"辅导班-结束日期",
|
| 165 |
+
"辅导班-每周",
|
| 166 |
+
"辅导班-上课时间",
|
| 167 |
+
"辅导班-下课时间",
|
| 168 |
+
"辅导班-时段",
|
| 169 |
+
"辅导班-课次",
|
| 170 |
+
"辅导班-课时",
|
| 171 |
+
"辅导班-教室地点",
|
| 172 |
+
"辅导班-教师",
|
| 173 |
+
"辅导班-价格",
|
| 174 |
+
"辅导班-课程网址",
|
| 175 |
+
"辅导班-教师网址",
|
| 176 |
+
"汽车-名称",
|
| 177 |
+
"汽车-车型",
|
| 178 |
+
"汽车-级别",
|
| 179 |
+
"汽车-座位数",
|
| 180 |
+
"汽车-车身尺寸(mm)",
|
| 181 |
+
"汽车-厂商",
|
| 182 |
+
"汽车-能源类型",
|
| 183 |
+
"汽车-发动机排量(L)",
|
| 184 |
+
"汽车-发动机马力(Ps)",
|
| 185 |
+
"汽车-驱动方式",
|
| 186 |
+
"汽车-综合油耗(L/100km)",
|
| 187 |
+
"汽车-环保标准",
|
| 188 |
+
"汽车-驾驶辅助影像",
|
| 189 |
+
"汽车-巡航系统",
|
| 190 |
+
"汽车-价格(万元)",
|
| 191 |
+
"汽车-车系",
|
| 192 |
+
"汽车-动力水平",
|
| 193 |
+
"汽车-油耗水平",
|
| 194 |
+
"汽车-倒车影像",
|
| 195 |
+
"汽车-定速巡航",
|
| 196 |
+
"汽车-座椅加热",
|
| 197 |
+
"汽车-座椅通风",
|
| 198 |
+
"汽车-所属价格区间",
|
| 199 |
+
"医院-名称",
|
| 200 |
+
"医院-等级",
|
| 201 |
+
"医院-类别",
|
| 202 |
+
"医院-性质",
|
| 203 |
+
"医院-区域",
|
| 204 |
+
"医院-地址",
|
| 205 |
+
"医院-电话",
|
| 206 |
+
"医院-挂号时间",
|
| 207 |
+
"医院-门诊时间",
|
| 208 |
+
"医院-公交线路",
|
| 209 |
+
"医院-地铁可达",
|
| 210 |
+
"医院-地铁线路",
|
| 211 |
+
"医院-重点科室",
|
| 212 |
+
"医院-CT",
|
| 213 |
+
"医院-3.0T MRI",
|
| 214 |
+
"医院-DSA",
|
| 215 |
+
]
|
| 216 |
+
|
| 217 |
|
| 218 |
class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
|
| 219 |
"""RiSAWOZ: A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset with Rich Semantic Annotations for Task-Oriented Dialogue Modeling"""
|
|
|
|
| 234 |
"system_utterance": datasets.Value("string"),
|
| 235 |
"belief_state": {
|
| 236 |
"inform slot-values": {
|
| 237 |
+
d: datasets.Value("string") for d in _EMPTY_BELIEF_STATE
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
| 238 |
},
|
| 239 |
# "inform slot-values": datasets.Value("string"),
|
| 240 |
"turn_inform": {
|
| 241 |
+
d: datasets.Value("string") for d in _EMPTY_BELIEF_STATE
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 242 |
},
|
| 243 |
+
"turn request": datasets.Sequence(datasets.Value("string")),
|
| 244 |
},
|
| 245 |
+
"user_actions": datasets.Sequence(
|
| 246 |
+
datasets.Sequence(datasets.Value("string"))
|
| 247 |
+
),
|
| 248 |
+
"system_actions": datasets.Sequence(
|
| 249 |
+
datasets.Sequence(datasets.Value("string"))
|
| 250 |
+
),
|
| 251 |
"db_results": datasets.Sequence(datasets.Value("string")),
|
| 252 |
"segmented_user_utterance": datasets.Value("string"),
|
| 253 |
+
"segmented_system_utterance": datasets.Value("string"),
|
| 254 |
}
|
| 255 |
+
],
|
| 256 |
}
|
| 257 |
)
|
| 258 |
+
|
| 259 |
return datasets.DatasetInfo(
|
| 260 |
# This is the description that will appear on the datasets page.
|
| 261 |
description=_DESCRIPTION,
|
|
|
|
| 296 |
datasets.SplitGenerator(
|
| 297 |
name=datasets.Split.TEST,
|
| 298 |
# These kwargs will be passed to _generate_examples
|
| 299 |
+
gen_kwargs={"filepath": data_dir2["test"], "split": "test"},
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 300 |
),
|
| 301 |
datasets.SplitGenerator(
|
| 302 |
name=datasets.Split.VALIDATION,
|
|
|
|
| 306 |
"split": "dev",
|
| 307 |
},
|
| 308 |
),
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 309 |
]
|
| 310 |
|
| 311 |
def _generate_examples(
|
| 312 |
+
self,
|
| 313 |
+
filepath,
|
| 314 |
+
split, # method parameters are unpacked from `gen_kwargs` as given in `_split_generators`
|
| 315 |
):
|
| 316 |
+
"""Yields examples as (key, example) tuples."""
|
| 317 |
# This method handles input defined in _split_generators to yield (key, example) tuples from the dataset.
|
| 318 |
# The `key` is here for legacy reason (tfds) and is not important in itself.
|
|
|
|
| 319 |
|
| 320 |
with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
|
| 321 |
all_data = json.load(f)
|
| 322 |
id_ = 0
|
| 323 |
for data in all_data:
|
| 324 |
+
for slot in _EMPTY_BELIEF_STATE:
|
| 325 |
for dia in data["dialogue"]:
|
| 326 |
if slot not in dia["belief_state"]["inform slot-values"]:
|
| 327 |
dia["belief_state"]["inform slot-values"][slot] = ""
|
|
|
|
| 329 |
dia["belief_state"]["turn_inform"][slot] = ""
|
| 330 |
|
| 331 |
yield id_, {
|
| 332 |
+
"dialogue_id": data["dialogue_id"],
|
| 333 |
+
"goal": data["goal"],
|
| 334 |
+
"domains": data["domains"],
|
| 335 |
+
"dialogue": data["dialogue"],
|
| 336 |
+
}
|
| 337 |
+
id_ += 1
|