In this task, you will be presented with a context from an academic paper and you have to write an answerable question based on the context. Your questions can be extractive, abstractive, or yes-no questions.

Example Input: We use two datasets in this work: the training is done on the Fisher Corpus English Part 1 (LDC2004S13) BIBREF15 and testing on the Suicide Risk Assessment corpus BIBREF16 , along with Fisher.
Example Output: Which dataset do they use to learn embeddings?

Example Input: We used recordings of nurse-initiated telephone conversations for congestive heart failure patients undergoing telemonitoring, post-discharge from the hospital. To analyze the linguistic structure of the inquiry-response pairs in the entire 41-hour dataset, we randomly sampled a seed dataset consisting of 1,200 turns and manually categorized them to different types, which are summarized in Table TABREF14 along with the corresponding occurrence frequency statistics.
Example Output: Which data do they use as a starting point for the dialogue dataset?

Example Input: Corpus utilizados ::: Corpus 5KL
Este corpus fue constituido con aproximadamente 5 000 documentos (en su mayor parte libros) en español. Los documentos originales, en formatos heterogéneos, fueron procesados para crear un único documento codificado en utf8. Las frases fueron segmentadas automáticamente, usando un programa en PERL 5.0 y expresiones regulares, para obtener una frase por línea.

Las características del corpus 5KL se encuentran en la Tabla TABREF4. Este corpus es empleado para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning, Sección SECREF4).

El corpus literario 5KL posee la ventaja de ser muy extenso y adecuado para el aprendizaje automático. Tiene sin embargo, la desventaja de que no todas las frases son necesariamente “frases literarias”. Muchas de ellas son frases de lengua general: estas frases a menudo otorgan una fluidez a la lectura y proporcionan los enlaces necesarios a las ideas expresadas en las frases literarias.

Otra desventaja de este corpus es el ruido que contiene. El proceso de segmentación puede producir errores en la detección de fronteras de frases. También los números de página, capítulos, secciones o índices producen errores. No se realizó ningún proceso manual de verificación, por lo que a veces se introducen informaciones indeseables: copyrights, datos de la edición u otros. Estas son, sin embargo, las condiciones que presenta un corpus literario real.

Corpus utilizados ::: Corpus 8KF
Un corpus heterogéneo de casi 8 000 frases literarias fue constituido manualmente a partir de poemas, discursos, citas, cuentos y otras obras. Se evitaron cuidadosamente las frases de lengua general, y también aquellas demasiado cortas ($N \le 3$ palabras) o demasiado largas ($N \ge 30$ palabras). El vocabulario empleado es complejo y estético, además que el uso de ciertas figuras literarias como la rima, la anáfora, la metáfora y otras pueden ser observadas en estas frases.

Las características del corpus 8KF se muestran en la Tabla TABREF6. Este corpus fue utilizado principalmente en los dos modelos generativos: modelo basado en cadenas de Markov (Sección SECREF13) y modelo basado en la generación de Texto enlatado (Canned Text, Sección SECREF15).
Example Output:
What datasets are used?