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language:
- fr
license: other
size_categories:
- 10K<n<100K
task_categories:
- text-classification
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# amazon_review_multi_fr_prompt_classes_classification 
## Summary

**amazon_review_multi_fr_prompt_classes_classification** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**]().  
It contains **48,069** rows that can be used for a text classification task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset [amazon_reviews_multi](https://huggingface.co/datasets/amazon_reviews_multi) by Keung et al. where only the French 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.

```
'Le texte suivant parle-t-il de "'+classes+'" ?\n Texte : '+text,
'Le texte suivant concerne-t-il "'+classes+'" ?\n Texte : '+text,
'Le texte suivant évoque-t-il "'+classes+'" ?\n Texte : '+text,
text+'\n Étant donné la liste de catégories suivante : "'+classes+'" à quelle catégorie appartient le texte ?',
text+'\n Étant donné la liste de classes suivante : "'+classes+'" à quelle classe appartient le texte ?',
'Étant donné une liste de catégories : "'+classes+'" à quelle catégorie appartient le texte suivant ?\n Texte : '+text,
'Étant donné une liste de classes : "'+classes+'" à quelle classe appartient le texte suivant ?\n Texte : '+text,
'Étant donné un choix de catégories : "'+classes+'", le texte fait référence à laquelle ?\n Texte : '+text,
'Étant donné un choix de classe : "'+classes+'", le texte fait référence à laquelle ?\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text
```

### Features used in the prompts
In the prompt list above, `text` and `targets` have been constructed from:
```
arm = load_dataset('amazon_reviews_multi', 'fr')
text = arm['train']['review_body'][i]
targets = arm['train']['product_category'][i].replace('personal_care_appliances','appareils_de_soins_personnels').replace('beauty','beauté').replace('lawn_and_garden','pelouse_et_jardin').replace('digital_ebook_purchase','livres_numériques').replace('musical_instruments','instruments').replace('watch','montre').replace('other','autre').replace('jewelry','bijou').replace('automotive','automobile').replace('apparel','vêtement').replace('video_games','jeux_vidéos').replace('toy','jeux').replace('luggage', 'bagages').replace('pet_products', 'produits_animaux').replace('electronics','électroniques').replace('office_product','produit_bureau').replace('drugstore','pharmacie').replace('camera','appareil_photo').replace('home','maison').replace('furniture','meubles').replace('book','livre').replace('wireless','sans_fil').replace('grocery','épicerie').replace('industrial_supplies','fournitures_industrielles').replace('kitchen','cuisine').replace('baby_product','produit_bébé').replace('shoes','chaussures').replace('home_improvement','amélioration_de_la_maison')
```



# Splits
- train with 48,069 samples
- no valid and test splits in the original data


# How to use?
```
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("CATIE-AQ/amazon_review_multi_fr_prompt_text_generation")
```

# Citation
## Original data
> @inproceedings{marc_reviews,
    title={The Multilingual Amazon Reviews Corpus},
    author={Keung, Phillip and Lu, Yichao and Szarvas, György and Smith, Noah A.},
    booktitle={Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
    year={2020}
}




## This Dataset



## License
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