task_categories:text-generation annotations_creators:found language_creators:found multilinguality:monolingual size_categories:1M<n<10M source_datasets:squad_v2_french_translated language:fr license:apache-2.0 DFP french prompts region:us
---
language:
- fr
license: apache-2.0
size_categories:
- 1M<n<10M
task_categories:
- text-generation
tags:
- DFP
- french prompts
annotations_creators:
- found
language_creators:
- found
multilinguality:
- monolingual
source_datasets:
- squad_v2_french_translated
---

# squad_v2_french_translated_fr_prompt_question_generation_with_answer_and_context

## Summary

**squad_v2_french_translated_fr_prompt_question_generation_with_answer_and_context** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**](https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP).  
It contains **1,112,937** rows that can be used for a question-generation (with answer and context) task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset [pragnakalp/squad_v2_french_translated](https://huggingface.co/datasets/pragnakalp/squad_v2_french_translated) and was augmented by questions in SQUAD 2.0 format in the [FrenchQA]( https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/frenchQA) dataset.
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.

```
'Déterminer la question qui aurait pu être posée pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Détermine la question que tu aurais pu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Déterminez la question que vous auriez pu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question aurait pu être posée pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question aurais-tu pu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question auriez-vous pu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question peut être posée pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question peux-tu poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Quelle question pouvez-vous poser pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. \n Contexte : "'+context+'";\n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Générer une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Génère une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Générez  une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Trouves une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Trouvez une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Créer une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Crée trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Créez trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Ecrire une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Ecris une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',  
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Ecrivez une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"
```

# Splits
- `train` with 1,112,937 samples
- no `valid` split
- no `test` split


# How to use?
```
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("CATIE-AQ/squad_v2_french_translated_fr_prompt_question_generation_with_answer_and_context")
```

# Citation
## Original data
> Hugging Face repository: https://huggingface.co/datasets/pragnakalp/squad_v2_french_translated

## 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
apache-2.0