--- pretty_name: RiSAWOZ annotations_creators: - crowdsourced language_creators: - crowdsourced languages: - zh-CN licenses: - cc-by-4.0 multilinguality: - monolingual size_categories: - 10K - **Repository:** - **Paper:** - **Point of Contact:** Deyi Xiong (dyxiong at tju dot edu dot cn) ### Dataset Summary RiSAWOZ contains 11.2K human-to-human (H2H) multiturn semantically annotated dialogues, with more than 150K utterances spanning over 12 domains, which is larger than all previous annotated H2H conversational datasets. Both single- and multi-domain dialogues are constructed, accounting for 65% and 35%, respectively. ### Supported Tasks and Leaderboards - Natural Language Understanding - Dialogue State Tracking - Dialogue Context-to-Text Generation - Coreference Resolution - Unified Generative Ellipsis and Coreference Resolution ### Languages Mandarin Chinese (zh-CN) ## Dataset Structure ### Data Instances A JSON formatted example of a typical instance in RiSAWOZ dataset: ```JSON { "dialogue_id": "attraction_goal_4-63###6177", "goal": "attraction_goal_4-63: 你是苏州人，但不怎么出去玩。你朋友来苏州找你，你准备带他逛逛“水乡古镇”，你希望客服给你推荐个消费水平“中等”的地方。然后你要问清楚这地方“是否地铁直达”、“特点”、“门票价格”这些信息。最后，你要感谢客服的帮助，然后说再见。", "domains": [ "旅游景点" ], "dialogue": [ { "turn_id": 0, "turn_domain": [ "旅游景点" ], "user_utterance": "你好，我是苏州人，但是不怎么出去玩，我朋友来苏州找我了，我准备带他逛逛水乡古镇，你能帮我推荐一下吗？", "system_utterance": "推荐您去周庄古镇。", "belief_state": { "inform slot-values": { "旅游景点-景点类型": "水乡 古镇" }, "turn_inform": { "旅游景点-景点类型": "水乡 古镇" }, "turn request": [] }, "user_actions": [ [ 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Each turn includes: - turn_id (int): turn ID - turn_domain (list of strings): domain mentioned in current turn - user_utterance (string): user utterance - system_utterance (string): system utterance - belief_state (dict): dialogue state, including: - inform slot-values (dict): the slots and corresponding values informed until current turn - turn_inform (dict): the slots and corresponding values informed in current turn - turn request (dict): the slots requested in current turn - user_actions (list of lists): user dialogue acts in current turn - user_actions (list of lists): system dialogue acts in current turn - db_results (list of strings): database search results - segmented_user_utterance (string): word segmentation result of user utterance - segmented_system_utterance (string): word segmentation result of system utterance ### Data Splits | | train | validation | test | | --------- | -----: | ---------: | ----: | | #dialogues | 10000 | 600 | 600 | | #turns | 134580 | 8116 | 9286 | | Avg. turns | 13.5 | 13.5 | 15.5 | ## Dataset Creation ### Curation Rationale Gather human-to-human dialog in Chinese. ### Communicative Goal Generate system response given dialogue context across multiple domains. ### Annotations #### Annotation process - Does the dataset have additional annotations for each instance? - crowd-sourced - What is the number of raters - 51