task_categories:text-classification annotations_creators:found language_creators:found multilinguality:monolingual size_categories:1M<n<10M source_datasets:amazon_reviews_multi language:fr license:other binary-sentiment-analysis DFP french prompts region:us
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- binary-sentiment-analysis
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- found
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- monolingual
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- amazon_reviews_multi
---


# amazon_reviews_multi_fr_prompt_sentiment_analysis
## Summary

**amazon_reviews_multi_fr_prompt_sentiment_analysis** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**](https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP).  
It contains **5,880,000** rows that can be used for a binary sentiment analysis task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset [amazon_reviews_multi](https://huggingface.co/datasets/amazon_reviews_multi) by Keung 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
28 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.

```
'Commentaire : "'+review+'" Le commentaire est-il positif ou négatif ?',  
"""Avis : " """+review+""" " L'avis est-il positif ou négatif ?""",  
'Critique : "'+review+'" La critique est-elle positive ou négative ?',  
"""Evaluation : " """+review+""" " L'évaluation est-elle positive ou négative ?""",  
'Ce commentaire sur le produit est-il positif ou négatif ? \nCommentaire : "'+review+'"\nRéponse :',  
'Cet avis sur le produit est-il positif ou négatif ? \nAvis : "'+review+'"\nRéponse :',  
'Cette critique sur le produit est-elle positive ou négative ? \nCritique : "'+review+'"\nRéponse :',  
'Cette évaluation sur le produit est-elle positive ou négative ? \nEvaluation : "'+review+'"\nRéponse :',  
'Commentaire : "'+review+'"\n Ce commentaire sur le produit exprime-t-il un sentiment négatif ou positif ?',  
'Avis : "'+review+'"\n Cet avis sur le produit exprime-t-il un sentiment négatif ou positif ?',  
'Critique : "'+review+'"\n Cette critique sur le produit exprime-t-il un sentiment négatif ou positif ?',  
'Evaluation : "'+review+'"\n Cette évaluation sur le produit exprime-t-il un sentiment négatif ou positif ?',  
'Ce commentaire sur le produit a-t-il un ton négatif ou positif ? \n Commentaire : "'+review+'"\n Réponse :',   
'Cet avis sur le produit a-t-il un ton négatif ou positif ? \n Avis : "'+review+'"\n Réponse :',   
'Cette critique sur le produit a-t-il un ton négatif ou positif ? \n Evaluation : "'+review+'"\n Réponse :',   
'Cette évaluation sur le produit a-t-il un ton négatif ou positif ? \n Avis : "'+review+'"\n Réponse :',   
"""Voici un commentaire laissé par un client sur un produit. Diriez-vous qu'il est négatif ou positif ? \nCommentaire : """+review,  
"""Voici un avis laissé par un client sur un produit. Diriez-vous qu'il est négatif ou positif ? \nAvis : """+review,  
"""Voici une critique laissée par un client sur un produit. Diriez-vous qu'elle est négative ou positive ? \nCritique : """+review,  
"""Voici une évaluation laissée par un client sur un produit. Diriez-vous qu'elle est négative ou positive ? \nEvaluation : """+review,  
'Commentaire du produit : "'+review+'" Ce commentaire dépeint le produit sous un angle négatif ou positif ?',  
'Avis du produit : "'+review+'" Cet avis dépeint le produit sous un angle négatif ou positif ?',  
'Critique du produit : "'+review+'" Cette critique dépeint le produit sous un angle négatif ou positif ?',  
'Evaluation du produit : "'+review+'" Cette évaluation dépeint le produit sous un angle négatif ou positif ?',  
'Le commentaire suivant exprime quel sentiment ?\n Commentaire' +review,  
"""L'avis suivant exprime quel sentiment ?\n Avis""" +review,  
'La critique suivante exprime quel sentiment ?\n Critique' +review,  
"""L'évaluation suivante exprime quel sentiment ?\n Evaluation""" +review
```

### Features used in the prompts
In the prompt list above, `review` and `targets` have been constructed from:
```
arm = load_dataset('amazon_reviews_multi', 'fr')
review = arm['train']['review_body'][i]
if arm['train']['stars'][i] < 2.5:
   targets.append("neg")
else :
   targets.append("pos")
```



# Splits
- `train` with 5,600,000 samples
- `valid` with 140,000 samples
- `test` with 140,000 samples


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

# Citation
## Original data
> @inproceedings{marc_reviews,
    title={The Multilingual Amazon Reviews Corpus},
    author={Keung, Phillip and Lu, Yichao and Szarvas, György and Smith, Noah A.},
    booktitle={Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
    year={2020}
}

## 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
Amazon has licensed this dataset under its own agreement for non-commercial research usage only. This licence is quite restrictive preventing use anywhere a fee is received including paid for internships etc.  A copy of the agreement can be found at the dataset webpage here:
https://docs.opendata.aws/amazon-reviews-ml/license.txt

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