dataset_info:
features:
- name: qid
dtype: string
- name: question
dtype: string
- name: answer
dtype: string
- name: context
sequence: string
- name: answers
sequence: string
- name: competition
dtype: string
- name: timestamp
dtype: string
- name: section
dtype: string
- name: number
dtype: string
- name: original_question
dtype: string
- name: original_answer
dtype: string
- name: original_additional_info
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 7981391
num_examples: 2939
- name: validation
num_bytes: 2671680
num_examples: 980
download_size: 6275956
dataset_size: 10653071
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
- split: validation
path: data/validation-*
license: cc-by-sa-4.0
task_categories:
- question-answering
language:
- ja
⚠️ ! 注意 !
公開したデータセットは、私の不注意で本来学習させる用途には相応しくない、JAQKET テスト用のデータセットも train に含んでしまっています。 そのため、以下のように再度テスト用のデータを分離してからの利用をお勧めします。
import datasets
ds = datasets.load_dataset("hotchpotch/jaqket_v1_qa_wikija_context")
train_ds = ds["train"] # type: ignore
valid_ds = ds["validation"] # type: ignore
# 大元の "hotchpotch/jaqket_v1_qa_wikija_context" の train / valid 分割方法がよくないので、再度分割する
train_df = train_ds.to_pandas()
valid_df = valid_ds.to_pandas()
df = pd.concat([train_df, valid_df])
valid_target_section_names = ['リーダーボードテスト問題', 'ライブコンペテスト問題']
valid_df = df[df.section.isin(valid_target_section_names)]
train_df = df[~df.section.isin(valid_target_section_names)]
print(len(train_df), len(valid_df))
jaqket_v1_qa_wikija_context
AI王 公式配布データセット(JAQKET)へ、Wikipedia のコンテキストを追加したデータセットです。
JAQKET で公開されており、かつライセンスがCC BY-SA 4.0 DEEDのデータをもとに、質問の回答が含まれる Wikipedia の passage をコンテキスト追加し HuggingFace Dataset を作成した物です。Q&A タスクにコンテキスト入れて学習させたいときや、質問 + コンテキストから回答をきちんと抽出できるのか(RAGのreader用途)、といったタスクの利用が想定されます。
データセットの context には、wikipedia の関連 passage の Top-3 (質問を特徴文ベクトルへ変換したもの類似passage Top-3)が格納されていて、このTop-3のうちのどこかの文字列に answer が含まれています。Top-3にanswerが含まれなかったデータは、取り除いています。データはtrain 2939件、validation 980件に split しています。
wikipedia passage には singletongue/wikipedia-utils の passages-c400-jawiki-20230403を、質問から関連する passage の取得には hotchpotch/wikipedia-passages-jawiki-embeddingsの multilingual-e5-large-query を使って類似ベクトル検索し抽出しています。