Datasets:
File size: 6,493 Bytes
1b8735a fff05ce 34cfd78 1b8735a 1179821 0bf850d fff05ce 1b8735a b24ed9e 1b8735a 1179821 1b8735a e894c25 1b8735a e894c25 1b8735a e894c25 1b8735a e894c25 1b8735a e894c25 1b8735a bd10548 1b8735a |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 |
---
thumbnail: >-
https://thumb.tildacdn.com/tild3433-3637-4830-a533-353833613061/-/resize/720x/-/format/webp/germanquad.jpg
language:
- de
multilinguality:
- monolingual
source_datasets:
- original
task_categories:
- question-answering
- text-retrieval
task_ids:
- extractive-qa
- closed-domain-qa
- open-domain-qa
train-eval-index:
- config: plain_text
task: question-answering
task_id: extractive_question_answering
splits:
train_split: train
eval_split: test
col_mapping:
context: context
question: question
answers.text: answers.text
answers.answer_start: answers.answer_start
license: cc-by-4.0
---
# Dataset Card for germanquad
## Table of Contents
- [Dataset Description](#dataset-description)
- [Dataset Summary](#dataset-summary)
- [Supported Tasks](#supported-tasks-and-leaderboards)
- [Languages](#languages)
- [Dataset Structure](#dataset-structure)
- [Data Instances](#data-instances)
- [Data Fields](#data-instances)
- [Data Splits](#data-instances)
- [Additional Information](#additional-information)
- [Dataset Curators](#dataset-curators)
- [Citation Information](#citation-information)
## Dataset Description
- **Homepage:** https://deepset.ai/germanquad
- **Repository:** https://github.com/deepset-ai/haystack
- **Paper:** https://arxiv.org/abs/2104.12741
### Dataset Summary
In order to raise the bar for non-English QA, we are releasing a high-quality, human-labeled German QA dataset consisting of 13 722 questions, incl. a three-way annotated test set.
The creation of GermanQuAD is inspired by insights from existing datasets as well as our labeling experience from several industry projects. We combine the strengths of SQuAD, such as high out-of-domain performance, with self-sufficient questions that contain all relevant information for open-domain QA as in the NaturalQuestions dataset. Our training and test datasets do not overlap like other popular datasets and include complex questions that cannot be answered with a single entity or only a few words.
### Supported Tasks and Leaderboards
- `extractive-qa`, `closed-domain-qa`, `open-domain-qa`, `text-retrieval`: This dataset is intended to be used for `open-domain-qa`, but can also be used for information retrieval tasks.
### Languages
The sentences in the dataset are in German (de).
## Dataset Structure
### Data Instances
A sample from the training set is provided below:
```
{
"paragraphs": [
{
"qas": [
{
"question": "Von welchem Gesetzt stammt das Amerikanische ab? ",
"id": 51870,
"answers": [
{
"answer_id": 53778,
"document_id": 43958,
"question_id": 51870,
"text": "britischen Common Laws",
"answer_start": 146,
"answer_category": "SHORT"
}
],
"is_impossible": false
}
],
"context": "Recht_der_Vereinigten_Staaten\
\
=== Amerikanisches Common Law ===\
Obwohl die Vereinigten Staaten wie auch viele Staaten des Commonwealth Erben des britischen Common Laws sind, setzt sich das amerikanische Recht bedeutend davon ab. Dies rührt größtenteils von dem langen Zeitraum her, in dem sich das amerikanische Recht unabhängig vom Britischen entwickelt hat. Entsprechend schauen die Gerichte in den Vereinigten Staaten bei der Analyse von eventuell zutreffenden britischen Rechtsprinzipien im Common Law gewöhnlich nur bis ins frühe 19. Jahrhundert.\
Während es in den Commonwealth-Staaten üblich ist, dass Gerichte sich Entscheidungen und Prinzipien aus anderen Commonwealth-Staaten importieren, ist das in der amerikanischen Rechtsprechung selten. Ausnahmen bestehen hier nur, wenn sich überhaupt keine relevanten amerikanischen Fälle finden lassen, die Fakten nahezu identisch sind und die Begründung außerordentlich überzeugend ist. Frühe amerikanische Entscheidungen zitierten oft britische Fälle, solche Zitate verschwanden aber während des 19. Jahrhunderts, als die Gerichte eindeutig amerikanische Lösungen zu lokalen Konflikten fanden. In der aktuellen Rechtsprechung beziehen sich fast alle Zitate auf amerikanische Fälle.\
Einige Anhänger des Originalismus und der strikten Gesetzestextauslegung (''strict constructionism''), wie zum Beispiel der verstorbene Bundesrichter am Obersten Gerichtshof, Antonin Scalia, vertreten die Meinung, dass amerikanische Gerichte ''nie'' ausländische Fälle überprüfen sollten, die nach dem Unabhängigkeitskrieg entschieden wurden, unabhängig davon, ob die Argumentation überzeugend ist oder nicht. Die einzige Ausnahme wird hier in Fällen gesehen, die durch die Vereinigten Staaten ratifizierte völkerrechtliche Verträge betreffen. Andere Richter, wie zum Beispiel Anthony Kennedy und Stephen Breyer vertreten eine andere Ansicht und benutzen ausländische Rechtsprechung, sofern ihre Argumentation für sie überzeugend, nützlich oder hilfreich ist.",
"document_id": 43958
}
]
},
```
### Data Fields
- `id`: a `string` feature.
- `context`: a `string` feature.
- `question`: a `string` feature.
- `answers`: a dictionary feature containing:
- `text`: a `string` feature.
- `answer_start`: a `int32` feature.
### Data Splits
The dataset is split into a one-way annotated training set and a three-way annotated test set of German Wikipedia passages (paragraphs). Each passage is
from a different article.
| |passages|questions|answers|
|----------|----:|---------:|---------:|
|train|2540| 11518|11518|
|test|474| 2204|6536|
## Additional Information
### Dataset Curators
The dataset was initially created by Timo Möller, Julian Risch, Malte Pietsch, Julian Gutsch, Tom Hersperger, Luise Köhler, Iuliia Mozhina, and Justus Peter, during work done at deepset.ai
### Citation Information
```
@misc{möller2021germanquad,
title={GermanQuAD and GermanDPR: Improving Non-English Question Answering and Passage Retrieval},
author={Timo Möller and Julian Risch and Malte Pietsch},
year={2021},
eprint={2104.12741},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
``` |