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CATIE-AQ/wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text

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Hugging Face2025-02-10 更新2024-03-04 收录
官方服务:

资源简介:

wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text是法语提示词数据集(DFP)的一个子集,包含3000行数据,用于数据到文本生成任务。原始数据来自wikinews-fr-100数据集,通过应用30个提示词来构建输入和目标列,格式与xP3数据集相同。数据集仅包含训练集,没有验证集和测试集。

wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text is a subset of the French Prompt Dataset (DFP), containing 3,000 rows of data and tailored for data-to-text generation tasks. The original data is derived from the wikinews-fr-100 dataset, where 30 prompts were applied to construct the input and target columns, following the same format as the xP3 dataset. This dataset only includes a training split, with no validation or test splits.

提供机构:
CATIE-AQ
原始信息汇总

wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text 数据集概述

概要

wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_textDataset of French Prompts (DFP) 的一个子集。该数据集包含 3,000 条数据,适用于数据到文本的任务。原始数据(不含提示)来自 wikinews-fr-100 数据集。随后应用了一系列提示(见下文),以构建输入和目标列,从而获得与 Muennighoff 等人的 xP3 数据集相同的格式。

使用的提示

列表

该数据集创建了 30 个提示。这些提示的逻辑包括使用直陈式、使用“你”和“您”的形式。

plaintext Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "+concepts+".,
Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "+concepts+".,
Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "+concepts+".,
Étant donné la liste des concepts : "+concepts+". Générer une phrase avec tous les concepts : ,
Étant donné la liste des concepts : "+concepts+". Génère une phrase avec tous les concepts : ,
Étant donné la liste des concepts : "+concepts+". Générez une phrase avec tous les concepts : ,
Convertir les concepts en une phrase : "+concepts+".,
Convertis les concepts en une phrase : "+concepts+".,
Convertissez les concepts en une phrase : "+concepts+".,
Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "+concepts+". Texte : ,
Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "+concepts+". Texte : ,
Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "+concepts+". Texte : ,
Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "+concepts+".,
Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "+concepts+".,
Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "+concepts+".,
Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "+concepts+".,
Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "+concepts+".,
Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "+concepts+".,
Générer un texte intégrant les concepts suivants +concepts+". Texte :,
Génère un texte intégrant les concepts suivants +concepts+". Texte :,
Générez un texte intégrant les concepts suivants +concepts+". Texte :,
"+concepts+". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.,
"+concepts+". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.,
"+concepts+". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.,
Rédiger un texte avec : "+concepts+".,
Rédige un texte avec : "+concepts+".,
Rédigez un texte avec : "+concepts+".,
Écrire un texte sur les concepts suivants : "+concepts+".,
Écris un texte sur les concepts suivants : "+concepts+".,
Écrivez un texte sur les concepts suivants : "+concepts+".,

数据集划分

  • train 包含 3,000 个样本
  • valid 划分
  • test 划分

如何使用

python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("CATIE-AQ/wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text")

引用

原始数据

本数据集

@misc {centre_aquitain_des_technologies_de_linformation_et_electroniques_2023,
author = { {Centre Aquitain des Technologies de lInformation et Electroniques} },
title = { DFP (Revision 1d24c09) },
year = 2023,
url = { https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP },
doi = { 10.57967/hf/1200 },
publisher = { Hugging Face }
}

许可证

cc-by-4.0

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