Datasets:
Tasks:
Token Classification
Modalities:
Text
Formats:
parquet
Languages:
French
Size:
10K - 100K
License:
language: | |
- fr | |
license: cc-by-sa-4.0 | |
size_categories: | |
- 10K<n<100K | |
task_categories: | |
- token-classification | |
tags: | |
- pos | |
# universal_dependencies_fr_partut_fr_prompt_pos | |
## Summary | |
**universal_dependencies_fr_partut_fr_prompt_pos** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**](). | |
It contains **X** rows that can be used for a part-of-speech task. | |
The original data (without prompts) comes from the dataset [universal_dependencies](https://huggingface.co/datasets/universal_dependencies) where only the French parput split has been kept. | |
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. | |
## Prompts used | |
### List | |
21 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. | |
``` | |
'Extraire les classes des mots du texte suivant : '+text, | |
'Extrais les classes des mots du texte suivant : '+text, | |
'Extrayez les classes des mots du texte suivant : '+text, | |
'Isoler les classes des mots du texte suivant : '+text, | |
'Isole les classes des mots du texte suivant : '+text, | |
'Isolez les classes des mots du texte suivant : '+text, | |
'Dégager les classes des mots dans le texte : '+text, | |
'Dégage les classes des mots dans le texte : '+text, | |
'Dégagez les classes des mots dans le texte : '+text, | |
'Générer les classes des mots issues du texte suivant : '+text, | |
'Génère les classes des mots issues du texte suivant : '+text, | |
'Générez les classes des mots issues du texte suivant : '+text, | |
'Trouver les classes des mots du texte : '+text, | |
'Trouve les classes des mots du texte : '+text, | |
'Trouvez les classes des mots du texte : '+text, | |
'Repérer les classes des mots présentes dans le texte suivant : '+text, | |
'Repère les classes des mots présentes dans le texte suivant : '+text, | |
'Repérez les classes des mots présentes dans le texte suivant : '+text, | |
'Indiquer les classes des mots du texte :'+text, | |
'Indique les classes des mots du texte : '+text, | |
'Indiquez les classes des mots du texte : '+text | |
``` | |
### Features used in the prompts | |
In the prompt list above, `text` and `targets` have been constructed from: | |
``` | |
fr_partut = load_dataset('universal_dependencies', 'fr_partut') | |
# text | |
fr_partut['train']['tokens'] = list(map(lambda i: ' '.join(fr_partut['train']['tokens'][i]), range(len(fr_partut['train']['tokens'])))) | |
# targets | |
fr_partut['train']['upos'] = list(map(lambda x: x.replace("[","").replace("]","").replace('17','AUX').replace('16','VERB').replace('15','INTJ').replace('14','ADV').replace('13','_').replace('12','X').replace('11','PRON').replace('10','PROPN').replace('9','CCONJ').replace('8','DET').replace('7','PART').replace('6','ADJ').replace('5','SCONJ').replace('4','SYM').replace('3','NUM').replace('2','ADP').replace('1','PUNCT').replace('0','NOUN'), map(str,fr_partut['train']['upos']))) | |
``` | |
# Splits | |
- train with X samples | |
- dev with Y samples | |
- test with Z samples | |
# How to use? | |
``` | |
from datasets import load_dataset | |
dataset = load_dataset("CATIE-AQ/universal_dependencies_fr_partut_fr_prompt_pos") | |
``` | |
# Citation | |
## Original data | |
> Contributors: Cristina Bosco, Manuela Sanguinetti. | |
## This Dataset | |
## License | |
CC BY-SA 4.0 |