task_categories:summarization annotations_creators:found language_creators:found multilinguality:monolingual size_categories:10M<n<100M source_datasets:bisect language:fr license:cc-by-nc-4.0 textual-fusion DFP french prompts region:us
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- fr
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- cc-by-nc-4.0
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- summarization
tags:
- textual-fusion
- DFP
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- found
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- found
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- monolingual
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- bisect
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# bisect_fr_prompt_textual_merging
## Summary

**bisect_fr_prompt_textual_merging** is a subset of the [**Dataset of French Prompts (DFP)**](https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP).  
It contains **10,383,891** rows that can be used for a textual fusion task.  
The original data (without prompts) comes from the dataset [BiSECT](https://huggingface.co/datasets/GEM/BiSECT) by Kim 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
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.

```
'Fusionner les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version fusionnée : ',  
'Fusionne les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version fusionnée : ',  
'Fusionnez les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version fusionnée : ',  
'Combiner les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version combinée : ',  
'Combine les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version combinée : ',  
'Combinez les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version combinée : ',  
'Réunir les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version réunie : ',  
'Réunis les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version réunie : ',  
'Réunissez les deux phrases suivantes en une seule tout en conservant leurs sens : "'+source+'" Version réunie : ',  
'"'+source+' Fournir une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Fournis une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Fournissez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Ecrire une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Ecris une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Ecrivez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Rédiger une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Rédige une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Rédigez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Générer une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Génère une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : ',  
'"'+source+' Générez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes : '
```

### Features used in the prompts
In the prompt list above, `source` and `targets` have been constructed from:
```
bisect = load_dataset('GEM/BiSECT','fr')
source = bisect['train'][i]['target'].replace(' . ','. ').replace(' .','. ').replace(' , ',', ').replace(', ',', ').replace(' _SPLIT_','')[:-1]
targets = bisect['train'][i]['source'].replace(' . ','. ').replace(' .','. ').replace(' , ',', ').replace(', ',', ').replace('_SPLIT_','')[:-1]
```


# Splits
- `train` with 10,311,735 samples
- `valid` with 50,400 samples
- `test` with 21,756 samples


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

# Citation
## Original data
> @inproceedings{bisect2021,
  title={BiSECT: Learning to Split and Rephrase Sentences with Bitexts},
  author={Kim, Joongwon and Maddela, Mounica and Kriz, Reno and Xu, Wei and Callison-Burch, Chris},
  booktitle={Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)},
  year={2021}
}



## 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-nc-4.0