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metadata
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  - config_name: default
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      - name: question
        struct:
          - name: accepted_answer_id
            dtype: string
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      - name: answers
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  - config_name: simple
    features:
      - name: id
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        dtype: int64
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    dataset_size: 113051344
configs:
  - config_name: default
    data_files:
      - split: train
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  - config_name: simple
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      - split: train
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license: cc-by-sa-4.0
task_categories:
  - text-generation
  - question-answering
language:
  - ja
tags:
  - stackoverflow
  - programming
pretty_name: Japanese StackOverflow
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  - 10K<n<100K

ja-stackoverflow

日本語版 Stack Overflow の スタック・オーバーフローデータダンプ をもとにデータを加工し、質問文と回答文のペアになるように調整した QA データセット。

データ構造

投稿本文は html2text を使ってマークダウン化されています。その際、

  • コードブロックは ``` で囲まれるように変更されています。
  • 画像 URL に base64 エンコードされた画像が含まれる場合、 [unk] に置き換えています。

default サブセット

  • id: 質問投稿の ID
  • question: 質問投稿
  • answers: 質問に対する回答投稿のリスト
  • accepted_answer_id: 質問者に選ばれた回答のID。null の可能性がある
  • popular_answer_id: もっともスコアが高かった回答のID。null の可能性がある

simple サブセット

default サブセットから、 questionanswers の辞書を展開しシンプルにしたもの。

  • id: 質問投稿の ID
  • accepted_answer_id: 質問者に選ばれた回答のID。null の可能性がある
  • popular_answer_id: もっともスコアが高かった回答のID。null の可能性がある
  • title: 質問のタイトル
  • question_body: 質問本文
  • question_score: 質問のスコア
  • tags: 質問に関連付けられたタグ
  • accepted_answer_body: 質問者に選ばれた回答の本文。null の可能性がある
  • accepted_answer_score: 質問者に選ばれた回答のスコア。null の可能性がある
  • popular_answer_body: もっともスコアが高かった回答の本文。null の可能性がある
  • popular_answer_score: もっともスコアが高かった回答のスコア。null の可能性がある

使い方

datasets ライブラリを用いて簡単に利用できます。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("p1atdev/ja-stackoverflow", name="simple" split="train")

print(dataset)
#Dataset({
#    features: ['id', 'accepted_answer_id', 'popular_answer_id', 'title', 'question_body', 'question_score', 'accepted_answer_body', 'accepted_answer_score', 'popular_answer_body', 'popular_answer_score', 'tags'],
#    num_rows: 30551
#})

ライセンス

StackOverflow に基づき、CC BY-SA 4.0