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import datasets |
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import json |
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from typing import List |
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_LICENSE = """ |
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## CCL2021中文空间语义理解评测数据集使用许可 |
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由 北京大学计算语言学研究所 授权给（使用者） |
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#### 一 |
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1. 任何使用本数据集的主体都需要知晓、理解并同意本许可的全部内容。 |
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2. 传播本数据集的主体必须同时提供本许可并要求传播受众知晓、理解并同意本许可的全部内容。 |
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3. 使用本数据集即代表知晓、理解并同意本许可的全部内容。 |
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#### 二 |
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1. 本数据集的版权归北京大学计算语言学研究所（下简称“版权所有者”）所有。 |
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2. 本数据集将分阶段在CCL2021中文空间语义理解评测活动中发布。 |
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3. 版权所有者对本数据集内容有权进行任何修改，修改后，如无特殊说明，使用者仍需遵守本许可的条款。 |
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4. 版权所有者对本数据集的名称、网站等相关信息、材料等有权进行任何修改，修改后，如无特殊说明，使用者仍需遵守本许可的条款。 |
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#### 三 |
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1. 本数据集仅供以下用途使用： |
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(1) 参赛选手在比赛中使用。参看《[CCL2021中文空间语义理解评测选手参赛协议](https://github.com/2030NLP/SpaCE2021/blob/main/Agreement.md)》。 |
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(2) 高校、科研机构在科学研究中使用。 |
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2. 本数据集禁止用于任何商业目的，不提供任何形式的商业授权。除了在参与CCL2021中文空间语义理解评测的过程中为参赛而使用本数据集，公司或其他商业机构禁止使用本数据集。 |
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3. 使用本数据进行科学研究，发表论文或其他材料时应注明：“本研究使用了CCL2021北京大学组织的‘中文空间语义理解’评测数据”，并在参考文献中引用版权所有者的评测报告论文（请关注举办方后续的论文发表情况）。 |
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#### 四 |
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1. 本许可证的最终解释权归属于版权所有者。 |
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北京大学计算语言学研究所 |
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2021年3月31日 |
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""" |
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_DESCRIPTION = """SpaCE2021""" |
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_CITATION = """ |
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@article{space2021, |
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title={空间语义理解能力评测任务设计的新思路——SpaCE2021数据集的研制}, |
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author={詹卫东 and 孙春晖 and 岳朋雪 and 唐乾桐 and 秦梓巍}, |
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journal={语言文字应用}, |
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volume={2022}, |
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number={2}, |
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pages={99-110}, |
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year={2022} |
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} |
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""" |
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_DESCRIPTION_TASK1 = """SpaCE2021 Task1""" |
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_DESCRIPTION_TASK2 = """SpaCE2021 Task2""" |
|
_DESCRIPTION_TASK3 = """SpaCE2021 Task3""" |
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_DESCRIPTION_DICT = { |
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'task1': _DESCRIPTION_TASK1, |
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'task2': _DESCRIPTION_TASK2, |
|
'task3': _DESCRIPTION_TASK3, |
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} |
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_URLS_ROOT = "./" |
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_URLS_DICT = { |
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'task1': { |
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'train': _URLS_ROOT + "data/task1/task1-train.jsonl", |
|
'dev': _URLS_ROOT + "data/task1/task1-dev.jsonl", |
|
'test': _URLS_ROOT + "data/task1/task1-test.jsonl", |
|
}, |
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'task2': { |
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'train': _URLS_ROOT + "data/task2/task2-train.jsonl", |
|
'dev': _URLS_ROOT + "data/task2/task2-dev.jsonl", |
|
'test': _URLS_ROOT + "data/task2/task2-test.jsonl", |
|
}, |
|
'task3': { |
|
'dev': _URLS_ROOT + "data/task3/task3-dev.jsonl", |
|
'test': _URLS_ROOT + "data/task3/task3-test.jsonl", |
|
}, |
|
} |
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_FEATURES_DICT = { |
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'task1': { |
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"qID": datasets.Value(dtype="string"), |
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"context": datasets.Value(dtype="string"), |
|
"judge1": datasets.Value(dtype="bool"), |
|
}, |
|
'task2': { |
|
"qID": datasets.Value(dtype="string"), |
|
"context": datasets.Value(dtype="string"), |
|
"reason": datasets.Value(dtype="string"), |
|
"judge2": datasets.Value(dtype="bool"), |
|
}, |
|
'task3': { |
|
"qID": datasets.Value(dtype="string"), |
|
"context": datasets.Value(dtype="string"), |
|
"reason": datasets.Value(dtype="string"), |
|
"judge1": datasets.Value(dtype="bool"), |
|
"judge2": datasets.Value(dtype="bool"), |
|
}, |
|
} |
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|
_split_name_map = { |
|
'train': datasets.Split.TRAIN, |
|
'dev': datasets.Split.VALIDATION, |
|
'test': datasets.Split.TEST, |
|
} |
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class SpaCE2021Config(datasets.BuilderConfig): |
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"""BuilderConfig for SpaCE2021.""" |
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def __init__(self, splits, **kwargs): |
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super().__init__(version=datasets.Version("1.0518.0"), **kwargs) |
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self.splits = splits |
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class SpaCE2021(datasets.GeneratorBasedBuilder): |
|
"""The SpaCE2021 benchmark.""" |
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BUILDER_CONFIGS = [ |
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SpaCE2021Config( |
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name="task1", |
|
splits=['train', 'dev', 'test'], |
|
), |
|
SpaCE2021Config( |
|
name="task2", |
|
splits=['train', 'dev', 'test'], |
|
), |
|
SpaCE2021Config( |
|
name="task3", |
|
splits=['dev', 'test'], |
|
), |
|
] |
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def _info(self): |
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return datasets.DatasetInfo( |
|
description=_DESCRIPTION_DICT[self.config.name], |
|
features=datasets.Features(_FEATURES_DICT[self.config.name]), |
|
homepage="http://ccl.pku.edu.cn:8084/SpaCE2021/", |
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citation=_CITATION, |
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license=_LICENSE, |
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) |
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def _split_generators(self, dl_manager: datasets.DownloadManager) -> List[datasets.SplitGenerator]: |
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split_things = [] |
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for split_name in self.config.splits: |
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split_data_path = _URLS_DICT[self.config.name][split_name] |
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filepath = dl_manager.download(split_data_path) |
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|
split_thing = datasets.SplitGenerator( |
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name=_split_name_map[split_name], |
|
gen_kwargs={ |
|
"task": self.config.name, |
|
"filepath": filepath, |
|
"split": split_name, |
|
} |
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) |
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split_things.append(split_thing) |
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return split_things |
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def _generate_examples(self, task, filepath, split): |
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with open(filepath, encoding="utf-8") as ff: |
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keys = _FEATURES_DICT[task].keys() |
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for idx, line in enumerate(ff): |
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example = json.loads(line.strip()) |
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example = {kk: example[kk] for kk in keys if kk in example} |
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qid = example.get("qID") |
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jj = (split == qid.split("-")[1]) |
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if jj: |
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yield qid, example |
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