task_categories:token-classification annotations_creators:found language_creators:found multilinguality:monolingual size_categories:100K<n<1M source_datasets:universal_dependencies_fr_gsd language:fr license:cc-by-sa-4.0 pos DFP french prompts region:us
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- found
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- monolingual
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- universal_dependencies_fr_gsd
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# 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