
# mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification
## Summary

**mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**](https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP).  
It contains **497,100** rows that can be used for an intent text classification task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset [mtop_domain](https://huggingface.co/datasets/mteb/mtop_domain) Haoran Li et al. where only the French part 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
30 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.

```
text+'\n Étant donné la liste de catégories suivante : "'+classes+'" à quelle catégorie appartient le texte ?',
text+'\n Étant donné la liste de classes suivante : "'+classes+'" à quelle classe appartient le texte ?',
'Étant donné une liste de catégories : "'+classes+'" à quelle catégorie appartient le texte suivant ?\n Texte : '+text,
'Étant donné une liste de classes : "'+classes+'" à quelle classe appartient le texte suivant ?\n Texte : '+text,
'Étant donné un choix de catégories : "'+classes+'", le texte fait référence à laquelle ?\n Texte : '+text,
'Étant donné un choix de classe : "'+classes+'", le texte fait référence à laquelle ?\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Parmi la liste de catégories suivantes : "'+classes+'",\n indiquer celle présente dans le texte : '+text,
'Parmi la liste de classes suivantes : "'+classes+'",\n indiquer celle présente dans le texte : '+text,
"""Parmi la liste d'intentions suivantes :  " """+classes+""" ",\n indiquer celle présente dans le texte : """+text,
text+"""\n Étant donné la liste d'intentions suivante : " """+classes+""" ", à quelle intention appartient le texte ?""",
"""Étant donné une liste d'intentions : " """+classes+""" ", à quelle intention appartient le texte suivant ?\n Texte : """+text,
"""Étant donné un choix d'intentions : " """+classes+""" ", le texte fait référence à laquelle ?""",
'Choisir une intention pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une intention pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une intention pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une intention pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une intention pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une intention pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text
```

### Features used in the prompts
In the prompt list above, `classes`, `text` and `targets` have been constructed from:
```
mtop = load_dataset('mteb/mtop_domain','fr')
classes = 'rappel, actualités, recettes, minuterie, appel, météo, alarme, événement, musique, personne, message'
text = mtop['train']['text'][i]
targets = mtop['train']['label_text'][i].replace('reminder','rappel').replace('news','actualités').replace('recipes','recettes').replace('timer','minuterie').replace('calling','appel').replace('weather','météo').replace('alarm','alarme').replace('event','événement').replace('music','musique').replace('people','personne').replace('messaging','message')
```


# Splits
- `train` with 354,000 samples
- `valid` with 47,300 samples
- `test` with 95,800 samples


# How to use?
```
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("CATIE-AQ/mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification")
```

# Citation
## Original data
> @misc{li2021mtop,
      title={MTOP: A Comprehensive Multilingual Task-Oriented Semantic Parsing Benchmark}, 
      author={Haoran Li and Abhinav Arora and Shuohui Chen and Anchit Gupta and Sonal Gupta and Yashar Mehdad},
      year={2021},
      eprint={2008.09335},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}


## 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
Unknown
task_categories:text-classification annotations_creators:found language_creators:found multilinguality:monolingual size_categories:100K<n<1M source_datasets:mtop_domain_intent language:fr license:unknown intent-classification DFP french prompts arxiv:2008.09335 region:us
{"annotations_creators": ["found"], "language_creators": ["found"], "language": ["fr"], "license": ["unknown"], "multilinguality": ["monolingual"], "size_categories": ["100K<n<1M"], "source_datasets": ["mtop_domain_intent"], "task_categories": ["text-classification"], "tags": ["intent-classification", "DFP", "french prompts"]}
TAGS
#task_categories-text-classification #annotations_creators-found #language_creators-found #multilinguality-monolingual #size_categories-100K<n<1M #source_datasets-mtop_domain_intent #language-French #license-unknown #intent-classification #DFP #french prompts #arxiv-2008.09335 #region-us 


# mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification
## Summary

mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP).  
It contains 497,100 rows that can be used for an intent text classification task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset mtop_domain Haoran Li et al. where only the French part 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 dataset by Muennighoff et al.


## Prompts used
### List
30 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.



### Features used in the prompts
In the prompt list above, 'classes', 'text' and 'targets' have been constructed from:



# Splits
- 'train' with 354,000 samples
- 'valid' with 47,300 samples
- 'test' with 95,800 samples


# How to use?


## Original data
> @misc{li2021mtop,
      title={MTOP: A Comprehensive Multilingual Task-Oriented Semantic Parsing Benchmark}, 
      author={Haoran Li and Abhinav Arora and Shuohui Chen and Anchit Gupta and Sonal Gupta and Yashar Mehdad},
      year={2021},
      eprint={2008.09335},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}


## 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          = { URL },  
	doi          = { 10.57967/hf/1200 },  
	publisher    = { Hugging Face }  
}



## License
Unknown
# mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification ## Summary

mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP).  
It contains 497,100 rows that can be used for an intent text classification task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset mtop_domain Haoran Li et al. where only the French part 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 dataset by Muennighoff et al. ## Prompts used ### List
30 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. ### Features used in the prompts
In the prompt list above, 'classes', 'text' and 'targets' have been constructed from: # Splits
- 'train' with 354,000 samples
- 'valid' with 47,300 samples
- 'test' with 95,800 samples # How to use? ## Original data
> @misc{li2021mtop,
      title={MTOP: A Comprehensive Multilingual Task-Oriented Semantic Parsing Benchmark}, 
      author={Haoran Li and Abhinav Arora and Shuohui Chen and Anchit Gupta and Sonal Gupta and Yashar Mehdad},
      year={2021},
      eprint={2008.09335},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
} ## 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          = { URL },  
	doi          = { 10.57967/hf/1200 },  
	publisher    = { Hugging Face }  
} ## License
Unknown
TAGS
#task_categories-text-classification #annotations_creators-found #language_creators-found #multilinguality-monolingual #size_categories-100K<n<1M #source_datasets-mtop_domain_intent #language-French #license-unknown #intent-classification #DFP #french prompts #arxiv-2008.09335 #region-us 
 # mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification ## Summary

mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP).  
It contains 497,100 rows that can be used for an intent text classification task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset mtop_domain Haoran Li et al. where only the French part 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 dataset by Muennighoff et al. ## Prompts used ### List
30 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. ### Features used in the prompts
In the prompt list above, 'classes', 'text' and 'targets' have been constructed from: # Splits
- 'train' with 354,000 samples
- 'valid' with 47,300 samples
- 'test' with 95,800 samples # How to use? ## Original data
> @misc{li2021mtop,
      title={MTOP: A Comprehensive Multilingual Task-Oriented Semantic Parsing Benchmark}, 
      author={Haoran Li and Abhinav Arora and Shuohui Chen and Anchit Gupta and Sonal Gupta and Yashar Mehdad},
      year={2021},
      eprint={2008.09335},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
} ## 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          = { URL },  
	doi          = { 10.57967/hf/1200 },  
	publisher    = { Hugging Face }  
} ## License
Unknown
passage: TAGS
#task_categories-text-classification #annotations_creators-found #language_creators-found #multilinguality-monolingual #size_categories-100K<n<1M #source_datasets-mtop_domain_intent #language-French #license-unknown #intent-classification #DFP #french prompts #arxiv-2008.09335 #region-us 
# mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification## Summary

mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP).  
It contains 497,100 rows that can be used for an intent text classification task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset mtop_domain Haoran Li et al. where only the French part 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 dataset by Muennighoff et al.## Prompts used### List
30 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.### Features used in the prompts
In the prompt list above, 'classes', 'text' and 'targets' have been constructed from:# Splits
- 'train' with 354,000 samples
- 'valid' with 47,300 samples
- 'test' with 95,800 samples# How to use?## Original data
> @misc{li2021mtop,
      title={MTOP: A Comprehensive Multilingual Task-Oriented Semantic Parsing Benchmark}, 
      author={Haoran Li and Abhinav Arora and Shuohui Chen and Anchit Gupta and Sonal Gupta and Yashar Mehdad},
      year={2021},
      eprint={2008.09335},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}