task_categories:text-generation annotations_creators:found language_creators:found multilinguality:monolingual size_categories:1k<n<10K source_datasets:taln-ls2n/wikinews-fr-100 language:fr license:cc-by-4.0 data-to-text DFP french prompts region:us
---
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- fr
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- found
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- monolingual
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- taln-ls2n/wikinews-fr-100
---

# wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text
## Summary

**wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**](https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP).  
It contains **3,000** rows that can be used for a data-to-text task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset [wikinews-fr-100](https://huggingface.co/datasets/taln-ls2n/wikinews-fr-100).  
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.

```
'Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "'+concepts+'".',  
'Assemble les concepts suivants pour former une phrase : "'+concepts+'".',  
'Assemblez les concepts suivants pour former une phrase : "'+concepts+'".',  
'Étant donné la liste des concepts : "'+concepts+'". Générer une phrase avec tous les concepts : ',  
'Étant donné la liste des concepts : "'+concepts+'". Génère une phrase avec tous les concepts : ',  
'Étant donné la liste des concepts : "'+concepts+'". Générez une phrase avec tous les concepts : ',  
'Convertir les concepts en une phrase : "'+concepts+'".',  
'Convertis les concepts en une phrase : "'+concepts+'".',  
'Convertissez les concepts en une phrase : "'+concepts+'".',  
'Combiner tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "'+concepts+'". Texte : ',  
'Combine tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "'+concepts+'". Texte : ',  
'Combinez tous les concepts suivants dans un texte concis et grammaticalement correct "'+concepts+'". Texte : ',  
'Générer une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "'+concepts+'".',  
'Génère une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "'+concepts+'".',  
'Générez une phrase à partir des informations fournies ci-contre : "'+concepts+'".',  
'Verbaliser les concepts suivants séparés par une virgule : "'+concepts+'".',  
'Verbalise les concepts suivants séparés par une virgule : "'+concepts+'".',  
'Verbalisez les concepts suivants séparés par une virgule : "'+concepts+'".',  
'Générer un texte intégrant les concepts suivants '+concepts+'". Texte :',  
'Génère un texte intégrant les concepts suivants '+concepts+'". Texte :',  
'Générez un texte intégrant les concepts suivants '+concepts+'". Texte :',  
'"'+concepts+'". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.',  
'"'+concepts+'". Ecris 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.',  
'"'+concepts+'". Ecrivez 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.',  
'Rédiger un texte avec : "'+concepts+'".',  
'Rédige un texte avec : "'+concepts+'".',  
'Rédigez un texte avec : "'+concepts+'".',  
'Écrire un texte sur les concepts suivants : "'+concepts+'".',  
'Écris un texte sur les concepts suivants : "'+concepts+'".',  
'Écrivez un texte sur les concepts suivants : "'+concepts+'".',
```


# Splits
- `train` with 3,000 samples
- no `valid` split
- no `test` split
  

# How to use?
```
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("CATIE-AQ/wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text")
```

# Citation
## Original data
> - (Boudin, 2013) Florian Boudin. 2013.
  [TALN Archives : a digital archive of French research articles in Natural Language Processing (TALN Archives : une archive numérique francophone des articles de recherche en Traitement Automatique de la Langue) [in French]][boudin-2013].
  In Proceedings of TALN 2013 (Volume 2: Short Papers), pages 507–514, Les Sables d’Olonne, France. ATALA.
>- (Boudin and Gallina, 2021) Florian Boudin and Ygor Gallina. 2021.
  [Redefining Absent Keyphrases and their Effect on Retrieval Effectiveness][boudin-2021]. 
  In Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pages 4185–4193, Online. Association for Computational Linguistics.

[boudin-2013]: https://aclanthology.org/F13-2001/
[boudin-2021]: https://aclanthology.org/2021.naacl-main.330/


## 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-4.0