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language:
- fr
license: cc-by-sa-4.0
size_categories:
- 100K<n<1M
task_categories:
- token-classification
tags:
- pos
- DFP
- french prompts
annotations_creators:
- found
language_creators:
- found
multilinguality:
- monolingual
source_datasets:
- universal_dependencies_fr_gsd
---
# universal_dependencies_fr_gsd_fr_prompt_pos
## Summary
**universal_dependencies_fr_gsd_fr_prompt_pos** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**](https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP).
It contains **343,161** 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 gsd 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_gsd = load_dataset('universal_dependencies', 'fr_gsd')
# text
fr_gsd['train']['tokens'] = list(map(lambda i: ' '.join(fr_gsd['train']['tokens'][i]), range(len(fr_gsd['train']['tokens']))))
# targets
fr_gsd['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_gsd['train']['upos'])))
```
# Splits
- `train` with 303,429 samples
- `valid` with 30,996 samples
- `test` with 8,736 samples
# How to use?
```
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("CATIE-AQ/universal_dependencies_fr_gsd_fr_prompt_pos")
```
# Citation
## Original data
> Contributors: de Marneffe, Marie-Catherine; Guillaume, Bruno; McDonald, Ryan; Suhr, Alane; Nivre, Joakim; Grioni, Matias; Dickerson, Carly; Perrier, Guy
## This Dataset
> @misc {centre_aquitain_des_technologies_de_l'information_et_electroniques_2023,
author = { {Centre Aquitain des Technologies de l'Information et Electroniques} },
title = { DFP (Revision 1d24c09) },
year = 2023,
url = { https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP },
doi = { 10.57967/hf/1200 },
publisher = { Hugging Face }
}
## License
CC BY-SA 4.0