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# jaqket_v1_qa_wikija_context
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[AI王 公式配布データセット(JAQKET)](https://sites.google.com/view/project-aio/dataset?authuser=0)へ、Wikipedia のコンテキストを追加したデータセットです。
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JAQKET で公開されており、かつライセンスが[CC BY-SA 4.0 DEED](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.ja)のデータをもとに、質問の回答が含まれる Wikipedia の passage をコンテキスト追加し HuggingFace Dataset を作成した物です。Q&A タスクにコンテキスト入れて学習させたいときや、質問 + コンテキストから回答をきちんと抽出できるのか(RAGのreader用途)、といったタスクの利用が想定されます。
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- ja
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## ⚠️ ! 注意 !
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公開したデータセットは、私の不注意で本来学習させる用途には相応しくない、JAQKET テスト用のデータセットも train に含んでしまっています。
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そのため、以下のように再度テスト用のデータを分離してからの利用をお勧めします。
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+
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+
```
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+
import datasets
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+
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+
ds = datasets.load_dataset("hotchpotch/jaqket_v1_qa_wikija_context")
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+
train_ds = ds["train"] # type: ignore
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+
valid_ds = ds["validation"] # type: ignore
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+
# 大元の "hotchpotch/jaqket_v1_qa_wikija_context" の train / valid 分割方法がよくないので、再度分割する
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+
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+
train_df = train_ds.to_pandas()
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+
valid_df = valid_ds.to_pandas()
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+
df = pd.concat([train_df, valid_df])
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+
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+
valid_target_section_names = ['リーダーボードテスト問題', 'ライブコンペテスト問題']
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+
valid_df = df[df.section.isin(valid_target_section_names)]
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+
train_df = df[~df.section.isin(valid_target_section_names)]
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+
print(len(train_df), len(valid_df))
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+
```
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# jaqket_v1_qa_wikija_context
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[AI王 公式配布データセット(JAQKET)](https://sites.google.com/view/project-aio/dataset?authuser=0)へ、Wikipedia のコンテキストを追加したデータセットです。
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JAQKET で公開されており、かつライセンスが[CC BY-SA 4.0 DEED](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.ja)のデータをもとに、質問の回答が含まれる Wikipedia の passage をコンテキスト追加し HuggingFace Dataset を作成した物です。Q&A タスクにコンテキスト入れて学習させたいときや、質問 + コンテキストから回答をきちんと抽出できるのか(RAGのreader用途)、といったタスクの利用が想定されます。
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