metadata
language:
- fr
license:
- cc
size_categories:
- 10K<n<100K
task_categories:
- text-classification
tags:
- stars-classification
french_book_reviews_fr_prompt_stars_classification
Summary
french_book_reviews_fr_prompt_stars_classification is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP). It contains X rows that can be used for a stars-classification sentiment analysis task. The original data (without prompts) comes from the dataset french_book_reviews by Eltaief. 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 dataset by Muennighoff et al.
Prompts used
List
22 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.
"""Donner un nombre d'étoiles à l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donne un nombre d'étoiles à l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donnez un nombre d'étoiles à l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donner un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donne un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donnez un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donner un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donne un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donnez un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Noter avec un nombre d'étoiles l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Note avec un nombre d'étoiles l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Notez avec un nombre d'étoiles l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Noter avec un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Note avec un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Notez avec un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Noter avec un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Note avec un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Notez avec un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
review+'Pour ce texte, je donne la note de ',
'Texte : '+review+'\n Étoiles :',
'Texte : '+review+'\n Note (entre 1 et 5) :',
'Commentaire : '+review+'\n Sur une échelle de 1 à 5, je donnerais une note de :'
Features used in the prompts
In the prompt list above, review and targets have been constructed from:
fbr = load_dataset('Abirate/french_book_reviews')
review = fbr['train']['reader_review'][i]
targets = fbr['train']['rating'][i]
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/french_book_reviews_fr_prompt_stars_classification")