Datasets:
kor_sae

Task Categories: text-classification
Languages: ko
Multilinguality: monolingual
Size Categories: 10K<n<100K
Language Creators: expert-generated
Annotations Creators: expert-generated
Source Datasets: original
Dataset Preview Go to dataset viewer
intent_pair1 (string)intent_pair2 (string)label (class label)
최근 한 달 동안 학교에서 메일이 온 적이 있는지 확인해줘
한달동안 학교에서 메일 온 적 있는지
yes/no
다리미 전원 켜져있는지 확인해줄 수 있니
다리미 전원 켜져있는지
yes/no
오늘 체감온도가 어느 정도이니
오늘 체감온도
wh- questions
오늘 하루 에어컨 컨센트를 꺼 줘
오늘 하루 에어컨 컨센트 끄기
requirements
오늘 남은 약속들 전부 취소해줘
오늘 남은 약속들 전부 취소하기
requirements
내일 무슨 수업 있는지 알려줘
내일 있는 수업
wh- questions
전송실패 된 메일이 있는지 찾아봤니
전송실패 메일 있는지
yes/no
오늘 오전에 눈이 언제오는지 알려줘
오늘 오전 눈 오는 시간
wh- questions
방학동안 컴퓨터 수업일정 모두 취소 했니
방학 컴퓨터 수업일정 취소 여부
yes/no
다음주 플레이스테이션 신작 게임을 예약이 되어 있니
다음주 플레이스테이션 신작 게임 예약 여부
yes/no
나중에 방송국에서 보면 웃으면서 서로 잘 지냈냐 어떠냐 안부도 묻고 그렇게 지내자
웃으면서 안부도 묻고 지내기
requirements
첨부파일 있는 메일 빼고 모두 삭제해줘
첨부파일 있는 메일 빼고 모두 삭제하기
requirements
이번주 금요일에 눈이 오는지 알려줘봐
이번주 금요일 눈 오는지
yes/no
한강에 유람선 타러 가자
한강에 유람선 타러 가기
requirements
내가 보낸 메일함에 있는 이메일 모두 지워줘
내가 보낸 메일함에 있는 이메일 모두 지우기
requirements
화장실 비데 켜 놔주겠니
화장실 비데 켜 놓기
requirements
무교동 주변의 낙지전문점은 어디지
무교동 주변 낙지전문점
wh- questions
어제 온 메일이 뭐였는지 알려줄래
어제 온 메일
wh- questions
오늘 온 메일 모두 확인하고 지워줘
오늘 온 메일 모두 확인하고 지워줄 수 있는지
yes/no
예약문의 메일 검색해
예약문의 메일 검색하기
requirements
읽은 편지함에 있는 메일들 다 지울 수 있니
읽은 편지함에 있는 메일 다 지우기
requirements
다음달 십일에서 십육일 여행일정 추가해줘
다음달 십일에서 십육일 여행일정 추가하기
requirements
내일 오후 다섯시 조별과제 일정 추가해줘
내일 오후 다섯시 조별과제 일정 추가하기
requirements
서울대 근처 많이 가는 맥주집은 어떻게 갈까
서울대 근처 많이 가는 맥주집 가는 방법
wh- questions
나 아침에 화장실 불을 안끈 것 같은데 확인좀
화장실 불 꺼져있는지
yes/no
사업에 따른 제반 여건을 조사해 봅시다
사업에 따른 제반 여건 조사하기
requirements
스팸 메일함 열어봐
스팸 메일함 열기
requirements
내일 오존주의보 발령있는지 알려줘
내일 오존주의보 발령 여부
yes/no
오전에 있는 일정 전부 취소해줄 수 있니
오전 일정 전부 취소하기
requirements
이번 주 토요일에 만나기로 한 사람이 누구지
이번 주 토요일 만나기로 한 사람
wh- questions
티브이 음소거 해줘
티브이 음소거하기
requirements
오늘 몇시에 친구와 점심약속이 잡혔니
오늘 친구와 점심약속 시간
wh- questions
강남구청 가려면 버스와 지하철 중 어느 쪽이 더 나은가요
강남구청 갈 때 버스 지하철 중 나은 것
alternative
메가박스에서 보낸 예매 확인 메일을 확인해줄 수 있니
메가박스에서 보낸 예매 확인 메일 확인하기
requirements
그 외에 다른 물품은 없나요
다른 물품 여부
yes/no
수업 끝나고 학교 뒷산으로 나와
수업 끝나고 학교 뒷산으로 나오기
requirements
의사 선생님 소견서 열어줘
의사 선생님 소견서 열기
requirements
난방 설정 온도 얼마정도 니
난방 설정 온도
wh- questions
삐면 한의원에 가서 침을 맞아 봐
삐면 한의원 가서 침 맞기
requirements
오늘 일정 좀 내일로 미뤄줄 수 있어
오늘 일정 내일로 미루기
requirements
백일이 며칠인지좀 알려줄래
백일 날짜
wh- questions
십일번가에서 온 메일 다 삭제해줘
십일번가에서 온 메일 다 삭제하기
requirements
내가 외출한 후 모든 전기를 꺼 줄래
외출 후 모든 전기 끄기
requirements
증권거래소의 위치는 어디입니까
증권거래소 위치
wh- questions
부부에게 갈등이 생기는 요인 원인이 무엇일까요
부부 갈등 요인
wh- questions
가장 오래 누군가를 기다려 본 적은 언제이며 그때 어떻게 행동했나요
가장 오래 누군가를 기다려 본 때와 행동
wh- questions
현관문 잠겨있니
현관문 잠겼는지
yes/no
내일 불쾌지수는 얼마니
내일 불쾌지수
wh- questions
정말 아프니
정말 아픈지
yes/no
임시보관함에 메일 몇 개 있어
임시보관함 메일 수
wh- questions
다음주 월요일 날씨 알려줘
다음주 월요일 날씨
wh- questions
내일 눈이 오는지 알려줘
내일 눈 오는지
yes/no
현재 인기 채널 틀어 줄수 있어
현재 인기 채널 틀기
requirements
작년 이맘때 강수량 아니
작년 이맘때 강수량
wh- questions
주식 배당금 탄 걸로 뭐할 거야
주식 배당금 사용 계획
wh- questions
오늘 바람 세기는 얼마나 되니
오늘 바람 세기
wh- questions
오늘 온 메일 중 회사에서 온 메일있니
오늘 온 메일 중 회사에서 온 메일 있는지
yes/no
왜 전화 안해
전화 안하는 이유
wh- questions
현관 씨씨티비 보여줘
현관 씨씨티비 보여주기
requirements
내일 최저기온이 몇도니
내일 최저기온
wh- questions
오늘 미세먼지농도는 어떤지 말해
오늘 미세먼지농도
wh- questions
아빠한테 답장해줄 수 있니
아빠한테 답장하기
requirements
꼬망스 미니세탁기 스피드워시 기능을 켜 줄래
꼬망스 미니세탁기 스피드워시 기능 켜기
requirements
지금부터 내일까지 오는 메일 중요보관함에 보관해줘
지금부터 내일까지 오는 메일 중요보관함에 보관하기
requirements
이번주 전체적인 일기예보가 어떻게 되니
이번주 일기예보
wh- questions
택시를 타는 것이 빠를까 지하철을 타는 것이 빠를까
택시와 지하철 중 빠른 것
alternative
쇼핑몰에서 온 메일이 있니
쇼핑몰 메일 여부
yes/no
지운편지함 삭제했는지 확인 부탁해도 되겠니
지운 편지함 삭제했는지
yes/no
지금도 충분히 예쁘니까 다이어트 너무 무리해서 하지마
다이어트 무리해서 하지 않기
prohibitions
너 적금통장 가지고 있어
적금통장 가지고 있는지
yes/no
비슷한 토픽끼리 묶어줘
비슷한 토픽끼리 묶기
requirements
이번주에 학교에서 온 메일 전부 읽은 것으로 처리해줄래
이번주 학교에서 온 메일 전부 읽은 것으로 처리하기
requirements
오늘 전송한 메일들 전부 휴지통으로 넣어줘
오늘 전송한 메일들 전부 휴지통으로 넣기
requirements
산책로 내에 자전거나 애완견을 데리고 들어올 수 없습니다
산책로 내에 자전거나 애완견 데리고 들어오지 않기
prohibitions
엄마 가방에 있던 돈 돌려줘야 할까 아님 그냥 넘어갈까
엄마 가방 돈 돌려줄지 그냥 넘어갈지
alternative
작은방 에어컨 켜줘
작은방 에어컨 켜기
requirements
개강일이 언제니
개강일
wh- questions
모델 데뷔했다면서 언제 텔레비전에 나와
청자가 텔레비전 나오는 시기
wh- questions
우리 딸이 호주여행에서 돌아올 날짜가 몇 일이니
우리 딸 호주여행에서 돌아올 날짜
wh- questions
내일 스터디 몇시에 참석하기로 했니
내일 스터디 참석 시각
wh- questions
다음주 스케쥴 다 취소해줄 수 있니
다음주 스케쥴 다 취소하기
requirements
추석 때는 조상님께 차례를 지내야 해
추석 때 조상님께 차례 지내기
requirements
프로농구 삼 점슛 일 위 관련 기사는
프로농구 삼 점슛 일 위 관련 기사
wh- questions
암기능력 향상하는 방법이 없을까
암기능력 향상 방법
wh- questions
그 곳 날씨는 어때 여기는 매우 안 좋아
그 곳 날씨
wh- questions
지난주에 등록한 일정이 뭐뭐였지
지난주 등록 일정
wh- questions
보낸 메일 중 되돌아 온 메일은 몇 통일까
보낸 메일 중 되돌아 온 메일 수
yes/no
지은 씨 편한 데서 만나요
편한 데서 만나기
requirements
오늘 오전 일정이 어떻게 되는지 알려줘
오늘 오전 일정
wh- questions
오늘 온 메일중 회사와 관련된 메일의 목록을 만들어줘
오늘 온 메일중 회사 관련 메일 목록 만들기
requirements
휴지통에 남은 메일이 있니
휴지통에 남은 메일 있는지
yes/no
증권 정보 사이트 어디가 좋은가요
좋은 증권 정보 사이트
wh- questions
노란 등을 켜줘
노란 등 켜기
requirements
다음 달 초에 안목에 요트타러 갈 일정을 입력해줄래
다음 달 초 안목에 요트타러 갈 일정 입력하기
requirements
지난번 교통사고 나신 후에 휴유증은 없으시고요
지난번 교통사고 후유증 여부
yes/no
서울대 인근 당구장 어딘데
서울대 인근 당구장 위치
wh- questions
국제유가 상승과 원자재 가격 상승이 어떤 의미야
국제유가 상승 원자재 가격 상승 의미
wh- questions
한국행 비행기를 팔월 십오일로 저장해줘
한국행 비행기 팔월 십오일로 저장하기
requirements
이번달 결혼기념일 언제니
이번달 결혼기념일 날짜
wh- questions
카드 값 어떻게 막지
카드 값 막는 방법
wh- questions

Dataset Card for Structured Argument Extraction for Korean

Dataset Summary

The Structured Argument Extraction for Korean dataset is a set of question-argument and command-argument pairs with their respective question type label and negativeness label. Often times, agents like Alexa or Siri, encounter conversations without a clear objective from the user. The goal of this dataset is to extract the intent argument of a given utterance pair without a clear directive. This may yield a more robust agent capable of parsing more non-canonical forms of speech.

Supported Tasks and Leaderboards

  • intent_classification: The dataset can be trained with a Transformer like BERT to classify the intent argument or a question/command pair in Korean, and it's performance can be measured by it's BERTScore.

Languages

The text in the dataset is in Korean and the associated is BCP-47 code is ko-KR.

Dataset Structure

Data Instances

An example data instance contains a question or command pair and its label:

{
  "intent_pair1": "내일 오후 다섯시 조별과제 일정 추가해줘"
  "intent_pair2": "내일 오후 다섯시 조별과제 일정 추가하기"
  "label": 4
}

Data Fields

  • intent_pair1: a question/command pair
  • intent_pair2: a corresponding question/command pair
  • label: determines the intent argument of the pair and can be one of yes/no (0), alternative (1), wh- questions (2), prohibitions (3), requirements (4) and strong requirements (5)

Data Splits

The corpus contains 30,837 examples.

Dataset Creation

Curation Rationale

The Structured Argument Extraction for Korean dataset was curated to help train models extract intent arguments from utterances without a clear objective or when the user uses non-canonical forms of speech. This is especially helpful in Korean because in English, the Who, what, where, when and why usually comes in the beginning, but this isn't necessarily the case in the Korean language. So for low-resource languages, this lack of data can be a bottleneck for comprehension performance.

Source Data

Initial Data Collection and Normalization

The corpus was taken from the one constructed by Cho et al., a Korean single utterance corpus for identifying directives/non-directives that contains a wide variety of non-canonical directives.

Who are the source language producers?

Korean speakers are the source language producers.

Annotations

Annotation process

Utterances were categorized as question or command arguments and then further classified according to their intent argument.

Who are the annotators?

The annotation was done by three Korean natives with a background in computational linguistics.

Personal and Sensitive Information

[More Information Needed]

Considerations for Using the Data

Social Impact of Dataset

[More Information Needed]

Discussion of Biases

[More Information Needed]

Other Known Limitations

[More Information Needed]

Additional Information

Dataset Curators

The dataset is curated by Won Ik Cho, Young Ki Moon, Sangwhan Moon, Seok Min Kim and Nam Soo Kim.

Licensing Information

The dataset is licensed under the CC BY-SA-4.0.

Citation Information

@article{cho2019machines,
  title={Machines Getting with the Program: Understanding Intent Arguments of Non-Canonical Directives},
  author={Cho, Won Ik and Moon, Young Ki and Moon, Sangwhan and Kim, Seok Min and Kim, Nam Soo},
  journal={arXiv preprint arXiv:1912.00342},
  year={2019}
}

Contributions

Thanks to @stevhliu for adding this dataset.

Models trained or fine-tuned on kor_sae

None yet