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language: |
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- fr |
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license: |
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- cc-by-nc-4.0 |
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size_categories: |
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- 1M<n<10M |
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task_categories: |
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- summarization |
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tags: |
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- textual-simplification |
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- DFP |
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- french prompts |
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annotations_creators: |
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- found |
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language_creators: |
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- found |
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multilinguality: |
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- monolingual |
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source_datasets: |
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- bisect |
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# bisect_fr_prompt_textual_simplification |
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## Summary |
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**bisect_fr_prompt_textual_simplification** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**](https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP). |
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It contains **9,889,420** rows that can be used for a textual simplification task. |
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The original data (without prompts) comes from the dataset [BiSECT](https://huggingface.co/datasets/GEM/BiSECT) by Kim et al. where only the French part has been kept. |
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A list of prompts (see below) was then applied in order to build the input and target columns and thus obtain the same format as the [xP3](https://huggingface.co/datasets/bigscience/xP3) dataset by Muennighoff et al. |
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## Prompts used |
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### List |
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20 prompts were created for this dataset. The logic applied consists in proposing prompts in the indicative tense, in the form of tutoiement and in the form of vouvoiement. |
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``` |
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'Simplifier la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ', |
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'Simplifie la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ', |
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'Simplifiez la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ', |
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'Alléger la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ', |
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'Allège la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ', |
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'Allégez la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ', |
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'Clarifier la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ', |
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'Clarifie la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ', |
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'Clarifiez la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ', |
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'"'+source+'" La phrase ci-dessus est trop compliquée. Fournir une version simplifiée composée de plusieurs phrases : ', |
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'"'+source+'" La phrase ci-dessus est trop compliquée. Fournis une version simplifiée composée de plusieurs phrases : ', |
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'"'+source+'" La phrase ci-dessus est trop compliquée. Fournissez une version simplifiée composée de plusieurs phrases : ', |
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'"'+source+'" Cette phrase est difficile à comprendre. Une version plus simple avec une signification équivalente est la suivante : ', |
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'"'+source+'" Cette phrase est difficile à comprendre. Une version moins complexe avec une signification équivalente est la suivante : ', |
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'"'+source+'" Cette phrase est difficile à comprendre. Une version plus légère avec une signification équivalente est la suivante : ', |
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'"'+source+'" Cette phrase est difficile à comprendre. Une version épurée avec une signification équivalente est la suivante : ', |
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'"'+source+'" Cette phrase est lourde. Une version plus simple avec une signification équivalente est la suivante : ', |
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'"'+source+'" Cette phrase est lourde. Une version moins complexe avec une signification équivalente est la suivante : ', |
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'"'+source+'" Cette phrase est lourde. Une version plus légère avec une signification équivalente est la suivante : ', |
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'"'+source+'" Cette phrase est lourde. Une version épurée avec une signification équivalente est la suivante : ' |
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``` |
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### Features used in the prompts |
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In the prompt list above, `source` and `targets` have been constructed from: |
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``` |
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bisect = load_dataset('GEM/BiSECT','fr') |
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source = bisect['train'][i]['source'].replace(' . ','. ').replace(' .','. ').replace(' , ',', ').replace(', ',', ').replace('_SPLIT_','')[:-1] |
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targets = bisect['train'][i]['target'].replace(' . ','. ').replace(' .','. ').replace(' , ',', ').replace(', ',', ').replace(' _SPLIT_','')[:-1] |
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``` |
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# Splits |
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- `train` with 9,820,700 samples |
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- `valid` with 48,000 samples |
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- `test` with 20,720 samples |
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# How to use? |
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``` |
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from datasets import load_dataset |
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dataset = load_dataset("CATIE-AQ/bisect_fr_prompt_textual_simplification") |
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``` |
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# Citation |
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## Original data |
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> @inproceedings{bisect2021, |
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title={BiSECT: Learning to Split and Rephrase Sentences with Bitexts}, |
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author={Kim, Joongwon and Maddela, Mounica and Kriz, Reno and Xu, Wei and Callison-Burch, Chris}, |
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booktitle={Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)}, |
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year={2021} |
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} |
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## This Dataset |
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> @misc {centre_aquitain_des_technologies_de_l'information_et_electroniques_2023, |
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author = { {Centre Aquitain des Technologies de l'Information et Electroniques} }, |
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title = { DFP (Revision 1d24c09) }, |
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year = 2023, |
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url = { https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP }, |
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doi = { 10.57967/hf/1200 }, |
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publisher = { Hugging Face } |
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} |
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## License |
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cc-by-nc-4.0 |
