Datasets:

Modalities:
Text
Formats:
parquet
Libraries:
Datasets
pandas
mikhaelmartin commited on
Commit
a5ac61c
·
verified ·
1 Parent(s): 1f2f296

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +17 -0
README.md CHANGED
@@ -46,6 +46,23 @@ This is a reformatting of the Trivia QA dataset used to train the [BGE-M3 model]
46
 
47
  ## Dataset Subsets
48
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
49
  ### `triplet-50` subset
50
 
51
  This subset has 50 negative sentences for each anchor-positive pairs.
 
46
 
47
  ## Dataset Subsets
48
 
49
+ ### `triplet` subset
50
+
51
+ This subset has only one negative sentences for each anchor-positive pairs.
52
+
53
+ * Columns: "anchor", "positive", "negative"
54
+ * Column types: `str`, `str`, `str`
55
+ * Examples:
56
+ ```python
57
+ {
58
+ 'anchor': 'Di universitas mana Joseph Goebbels menjadi dokter filsafat?',
59
+ 'positive': 'Joseph Goebbels Joseph Goebbels Joseph Joseph Joseph Goebbels (; 29 Oktober 1897 1 Mei 1945) adalah politisi Nazi dari Jerman dan Menteri Antisemiisme yang luar biasa dari Nazi Jerman dari tahun 1933 hingga 1945. dia mendukung diskriminasi yang lebih keras, termasuk pemusnahan orang Yahudi di Holocaust. Goebbels, yang bercita - cita menjadi pengarang, memperoleh gelar Dokter Filoso dari Universitas Helberg pada tahun 1921.',
60
+ 'negative': 'Goebbels memakai penjepit logam dan sepatu khusus karena kaki pendeknya, dan berjalan dengan pincang. dia ditolak untuk dinas militer di Perang Dunia I karena deformitasnya. Goebbels dididik oleh seorang Kristen "Gymnasium" di mana dia menyelesaikan "Abitur" nya (pengajaran masuk universitas) pada tahun 1917. dia adalah siswa kelas terbaik dan diberikan kehormatan tradisional untuk berbicara pada upacara penghargaan. orang tuanya awalnya berharap bahwa ia akan menjadi seorang imam Katolik, dan Goeb dianggap serius dalam sejarah dan sastra.',
61
+ },
62
+ ```
63
+ * Collection strategy: Reading the Trivia QA jsonl file in [Shitao/bge-m3-data](https://huggingface.co/datasets/Shitao/bge-m3-data) and taking only the first positive and first negative.
64
+ * Deduplified: No
65
+
66
  ### `triplet-50` subset
67
 
68
  This subset has 50 negative sentences for each anchor-positive pairs.