Dataset Card for Dataset of French Prompts (DFP)

This dataset of prompts in French contains 113,129,978 rows but for licensing reasons we can only share 107,796,041 rows (train: 102,720,891 samples, validation: 2,584,400 samples, test: 2,490,750 samples). It presents data for 30 different NLP tasks.
724 prompts were written, including requests in imperative, tutoiement and vouvoiement form in an attempt to have as much coverage as possible of the pre-training data used by the model that will use these data and which are unknown to us.

This dataset contains four columns:

• inputs (string)
• targets (string)
• dataset (string)
• task (string)

The inputs and targets columns follow the same format as the xP3 dataset by Muennighoff et al.
The dataset column allows the user to filter the datasets he wants to keep for his work.
The task column allows the user to filter the tasks he wants to keep for his work.

The dataset was created from 34 other datasets each with its own license. We invite you to consult them.
The 724 prompts are licensed under the cc-by-4.0 license, so you're free to apply them to your own datasets. The dataset is the concatenation of 74 prompts datasets that you can find here. The nomenclature adopted for these datasets is original dataset name + _fr_prompt_ + task name.

Below, you'll find for each of the 30 tasks, the list of prompts used for each, an example of a line, the list of original datasets to which the prompts were applied and the list of datasets with prompts then created, and for each their license.

Sentence similarity

Sentence similarity is the task of determining how similar two texts are. In our case, the target/output is a score between 0 (the two sentences are semantically distant) and 1 (the two sentences are semantically close).

18 prompts

'Déterminer le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Déterminez le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Détermine le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Indiquer le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Indiquez le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Indique le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Donner le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Donnez le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Donne le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Déterminer le score de similarité entre la phrase : "'+sentence1+'"\n et la phrase : "'+sentence2+'"\n Similarité : ',
'Déterminez le score de similarité entre la phrase : "'+sentence1+'"\n et la phrase : "'+sentence2+'"\n Similarité : ',
'Détermine le score de similarité entre la phrase : "'+sentence1+'"\n et la phrase : "'+sentence2+'"\n Similarité : ',
'Indiquer le score de similarité entre la phrase : "'+sentence1+'"\n et la phrase : "'+sentence2+'"\n Similarité : ',
'Indiquez le score de similarité entre la phrase : "'+sentence1+'"\n et la phrase : "'+sentence2+'"\n Similarité : ',
'Indique le score de similarité entre la phrase : "'+sentence1+'"\n et la phrase : "'+sentence2+'"\n Similarité : ',
'Donner le score de similarité entre la phrase : "'+sentence1+'"\n et la phrase : "'+sentence2+'"\n Similarité : ',
'Donnez le score de similarité entre la phrase : "'+sentence1+'"\n et la phrase : "'+sentence2+'"\n Similarité : ',
'Donne le score de similarité entre la phrase : "'+sentence1+'"\n et la phrase : "'+sentence2+'"\n Similarité : ',

An example:

inputs	targets
Déterminer le score de similarité entre les deux phrases suivantes. Phrase 1 : "Une femme prend et tient un bébé kangourou." Phrase 2 : "Une femme prend et tient un bébé kangourou dans ses bras."	0.92

Datasets

stsb_multi_mt

Original: https://huggingface.co/datasets/stsb_multi_mt
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

Citation and License

Citation

@InProceedings{huggingface:dataset:stsb_multi_mt,  
title = {Machine translated multilingual STS benchmark dataset.},  
author={Philip May},  
year={2021},  
url={https://github.com/PhilipMay/stsb-multi-mt}}

License

https://github.com/PhilipMay/stsb-multi-mt/blob/main/LICENSE

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/stsb_multi_mt_fr_prompt_sentence_similarity

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The stsb_multi_mt_fr_prompt_sentence_similarity dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Paraphrase detection

Paraphrase detection consists in indicating whether two sentences have the same meaning or not. In our case, the target/output is "Oui" or "Non".

22 prompts

'Puis-je remplacer la phrase "'+sentence1+'" par la phrase "'+sentence2+'" et que cela garde la même signification ?',
'Peut-on remplacer la phrase "'+sentence1+'" par la phrase "'+sentence2+'" et que cela garde la même signification ?',
'Les deux phrases suivantes signifient-elles la même chose ? \n "'+sentence1+'"\n "'+sentence2+'"',
'Je veux savoir si les deux phrases suivantes signifient la même chose. \n "'+sentence1+'"\n "'+sentence2+'"\n Le sont-elles ?',
'On veut savoir si les deux phrases suivantes signifient la même chose. \n "'+sentence1+'"\n "'+sentence2+'"\n Le sont-elles ?',
'Nous voulons savoir si les deux phrases suivantes signifient la même chose. \n "'+sentence1+'"\n "'+sentence2+'"\n Le sont-elles ?',
'La phrase "'+sentence1+'" paraphrase-t-elle (= signifie-t-elle la même chose que) cette phrase ? "'+sentence2+'"',
'Les deux phrases suivantes sont-elles équivalentes ou non équivalentes ? "'+ sentence1+'"\n"'+sentence2+'"',
'Déterminer si les deux phrases suivantes se paraphrasent ou non. Phrase 1 : "'+sentence1+'\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Déterminez si les deux phrases suivantes se paraphrasent ou non. Phrase 1 : "'+sentence1+'\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'Détermine si les deux phrases suivantes se paraphrasent ou non. Phrase 1 : "'+sentence1+'\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"',
'"'+sentence1+'" Est-ce une paraphrase de la phrase suivante ? "'+sentence2+'"',
'"'+sentence1+'" Est-ce une paraphrase de la phrase suivante ? "'+sentence2+'" Oui ou Non ?',
'"'+sentence1+'" Question : "'+sentence2+'" est une paraphrase ou non ?',
'Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"\n Question : La phrase 1 et la phrase 2 expriment-elles le même sens ?',
'Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"\n Question : La phrase 1 et la phrase 2 expriment-elles le même sens ? Oui ou Non ?',
'Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"\n Question : Peut-on réécrire la phrase 1 en phrase 2 ?' ,
'Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"\n Question : Puis-je réécrire la phrase 1 en phrase 2 ?' ,
'Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"\n Question : Peut-on réécrire la phrase 1 en phrase 2 ? Oui ou Non ?',
'Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"\n Question : Puis-je réécrire la phrase 1 en phrase 2 ? Oui ou Non ?',
'Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"\n Question : La phrase 1 paraphrase-t-elle la phrase 2 ?',
'Phrase 1 : "'+sentence1+'"\n Phrase 2 : "'+sentence2+'"\n Question : La phrase 1 paraphrase-t-elle la phrase 2 ? Oui ou Non ?'

An example:

inputs

targets

Puis-je remplacer la phrase "À Paris, en octobre 1560, il rencontra secrètement l'ambassadeur d'Angleterre, Nicolas Throckmorton, lui demandant un passeport pour retourner en Angleterre en passant par l'Écosse." par la phrase "En octobre 1560, il rencontra secrètement l'ambassadeur d'Angleterre, Nicolas Throckmorton, à Paris, et lui demanda un passeport pour retourner en Écosse par l'Angleterre." et que cela garde la même signification ?

Non

Datasets

paws-x

Original: https://huggingface.co/datasets/paws-x
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

Citation and License

Citation

@InProceedings{pawsx2019emnlp,
  title = {{PAWS-X: A Cross-lingual Adversarial Dataset for Paraphrase Identification}},  
  author = {Yang, Yinfei and Zhang, Yuan and Tar, Chris and Baldridge, Jason},  
  booktitle = {Proc. of EMNLP},  
  year = {2019}}

License

The dataset may be freely used for any purpose, although acknowledgement of Google LLC ("Google") as the data source would be appreciated. The dataset is provided "AS IS" without any warranty, express or implied. Google disclaims all liability for any damages, direct or indirect, resulting from the use of the dataset.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/paws-x_fr_prompt_paraphrase_detection

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The paws-x_fr_prompt_paraphrase_detection dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Paraphrase generation

Paraphrase generation consists to generate a sentence semantically similar to a given sentence.

24 prompts

'Générer une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Génère une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Générez une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Paraphraser la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Paraphrase la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Paraphrasez la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Créer une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Crée une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Créez une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Créer une paraphrase de la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Crée une paraphrase de la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Créez une paraphrase de la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Ecrire une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Ecris une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Ecrivez une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Ecrire une paraphrase de la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Ecris une paraphrase de la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Ecrivez une paraphrase de la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Rédiger une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Rédige une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Rédigez une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "'+sentence1+'"',
'Rédiger une paraphrase de la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Rédige une paraphrase de la phrase suivante : "'+sentence1+'"',
'Rédigez une paraphrase de la phrase suivante : "'+sentence1+'"'

An example:

inputs	targets
Générer une phrase qui signifie la même chose que celle-ci : "La saison NBA 1975 - 76 était la 30e saison de la National Basketball Association."	La saison 1975-1976 de la National Basketball Association était la 30e saison de la NBA.

Datasets

paws-x

Original: https://huggingface.co/datasets/paws-x
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

Citation and License

Citation

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

License

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/paws-x_fr_prompt_paraphrase_generation

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The paws-x_fr_prompt_paraphrase_generation dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Textual entailment

This task consists of indicating whether a hypothesis applied to a sentence is true, false or unsure. In our case, the target/output is "vrai", "faux" or "incertain".

22 prompts

"""Prendre l'énoncé suivant comme vrai : " """+premise+""" "\n Alors l'énoncé suivant : " """+hypothesis+""" " est "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
"""Prends l'énoncé suivant comme vrai : " """+premise+""" "\n Alors l'énoncé suivant : " """+hypothesis+""" " est "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
"""Prenez l'énoncé suivant comme vrai : " """+premise+""" "\n Alors l'énoncé suivant : " """+hypothesis+""" " est "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
'"'+premise+'"\nQuestion : Cela implique-t-il que "'+hypothesis+'" ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?',
'"'+premise+'"\nQuestion : "'+hypothesis+'" est "vrai", "faux", ou "peut-être" ?',
""" " """+premise+""" "\n D'après le passage précédent, est-il vrai que " """+hypothesis+""" " ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
""" " """+premise+""" "\nSur la base de ces informations, l'énoncé est-il : " """+hypothesis+""" " ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
""" " """+premise+""" "\nEn gardant à l'esprit le texte ci-dessus, considérez : " """+hypothesis+""" "\n Est-ce que c'est "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
""" " """+premise+""" "\nEn gardant à l'esprit le texte ci-dessus, considére : " """+hypothesis+""" "\n Est-ce que c'est "vrai", "faux", ou "peut-être" ?""",
""" " """+premise+""" "\nEn utilisant uniquement la description ci-dessus et ce que vous savez du monde, " """+hypothesis+""" " est-ce "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
""" " """+premise+""" "\nEn utilisant uniquement la description ci-dessus et ce que tu sais du monde, " """+hypothesis+""" " est-ce "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
"""Étant donné que " """+premise+""" ", s'ensuit-il que " """+hypothesis+""" " ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
"""Étant donné que " """+premise+""" ", est-il garanti que " """+hypothesis+""" " ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
'Étant donné '+premise+', doit-on supposer que '+hypothesis+' est "vrai", "faux", ou "incertain" ?',
'Étant donné '+premise+', dois-je supposer que '+hypothesis+' est "vrai", "faux", ou "incertain" ?',
'Sachant que '+premise+', doit-on supposer que '+hypothesis+' est "vrai", "faux", ou "incertain" ?',
'Sachant que '+premise+', dois-je supposer que '+hypothesis+' est "vrai", "faux", ou "incertain" ?',
'Étant donné que '+premise+', il doit donc être vrai que '+hypothesis+' ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?',
"""Supposons que " """+premise+""" ", pouvons-nous déduire que " """+hypothesis+""" " ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
"""Supposons que " """+premise+""" ", puis-je déduire que " """+hypothesis+""" " ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
"""Supposons qu'il est vrai que " """+premise+""" ". Alors, est-ce que " """+hypothesis+""" " ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?""",
"""Supposons qu'il soit vrai que " """+premise+""" ",\n Donc, " """+hypothesis+""" " ? "vrai", "faux", ou "incertain" ?"""

An example:

inputs

targets

Prendre l'énoncé suivant comme vrai : "Diorama est le quatrième album studio du groupe australien de rock alternatif Silverchair. Sorti le 31 mars 2002 par Atlantic/. Il a remporté le ARIA Music Award 2002 du meilleur groupe et du meilleur album rock. L'album a été coproduit par Daniel Johns et David Bottrill. Alors que Bottrill avait travaillé sur des albums pour une variété d'autres groupes, "Diorama" a marqué le premier crédit de production pour le chanteur Johns." Alors l'énoncé suivant : "Daniel Johns et David Bottrill n'ont jamais travaillé ensemble" est "vrai", "faux", ou "incertain" ?

faux

Datasets

xnli

Original: https://huggingface.co/datasets/xnli
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

Citation and License

Citation

@InProceedings{conneau2018xnli,  
  author = {Conneau, Alexis and Rinott, Ruty and Lample, Guillaume and Williams, Adina and Bowman, Samuel R. and Schwenk, Holger and Stoyanov, Veselin},  
  title = {XNLI: Evaluating Cross-lingual Sentence Representations},  
  booktitle = {Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},  
  year = {2018},  
  publisher = {Association for Computational Linguistics},  
  location = {Brussels, Belgium}}

License

The majority of the corpus sentences are released under the OANC’s license which allows all content to be freely used, modified, and shared under permissive terms. The data in the Fiction genre from Captain Blood are in the public domain in the United States (but may be licensed differently elsewhere).

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/xnli_fr_prompt_textual_entailment

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The xnli_fr_prompt_textual_entailment dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Citation

MoritzLaurer/multilingual-NLI-26lang-2mil7

Original: https://huggingface.co/datasets/MoritzLaurer/multilingual-NLI-26lang-2mil7
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. These are the fr_anli, fr_fever, fr_ling, fr_mnli and fr_wanli splits. The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

Citation and License

Citation

@article{laurer_less_2022,
    title = {Less {Annotating}, {More} {Classifying} – {Addressing} the {Data} {Scarcity} {Issue} of {Supervised} {Machine} {Learning} with {Deep} {Transfer} {Learning} and {BERT} - {NLI}},  
    url = {https://osf.io/74b8k},  
    language = {en-us},  
    urldate = {2022-07-28},  
    journal = {Preprint},  
    author = {Laurer, Moritz and Atteveldt, Wouter van and Casas, Andreu Salleras and Welbers, Kasper},  
    month = jun,  
    year = {2022},  
    note = {Publisher: Open Science Framework},
}

License

The fr_anli and fr_wanli splits are licensed under cc-by-nc-4.0.
The fr_fever, fr_ling and fr_mnli splits are licensed under MIT.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/anli_fr_prompt_textual_entailment
https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/fever_fr_prompt_textual_entailment
https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/ling_fr_prompt_textual_entailment
https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/mnli_fr_prompt_textual_entailment
https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wanli_fr_prompt_textual_entailment

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The anli_fr_prompt_textual_entailment, fever_fr_prompt_textual_entailment, ling_fr_prompt_textual_entailment, mnli_fr_prompt_textual_entailment, wanli_fr_prompt_textual_entailment datasets have the same license as the original dataset from which they are derived.

Textual simplification

This task involves cutting a very long sentence into two smaller ones to simplify reading.

20 prompts

'Simplifier la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ',
'Simplifie la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ',
'Simplifiez la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ',
'Alléger la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ',
'Allège la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ',
'Allégez la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ',
'Clarifier la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ',
'Clarifie la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ',
'Clarifiez la phrase suivante en la divisant tout en conservant son sens complet : "'+source+'" Version simplifiée : ',
'"'+source+'" La phrase ci-dessus est trop compliquée. Fournir une version simplifiée composée de plusieurs phrases : ',
'"'+source+'" La phrase ci-dessus est trop compliquée. Fournis une version simplifiée composée de plusieurs phrases : ',
'"'+source+'" La phrase ci-dessus est trop compliquée. Fournissez une version simplifiée composée de plusieurs phrases : ',
'"'+source+'" Cette phrase est difficile à comprendre. Une version plus simple avec une signification équivalente est la suivante : ',
'"'+source+'" Cette phrase est difficile à comprendre. Une version moins complexe avec une signification équivalente est la suivante : ',
'"'+source+'" Cette phrase est difficile à comprendre. Une version plus légère avec une signification équivalente est la suivante : ',
'"'+source+'" Cette phrase est difficile à comprendre. Une version épurée avec une signification équivalente est la suivante : ',
'"'+source+'" Cette phrase est lourde. Une version plus simple avec une signification équivalente est la suivante : ',
'"'+source+'" Cette phrase est lourde. Une version moins complexe avec une signification équivalente est la suivante : ',
'"'+source+'" Cette phrase est lourde. Une version plus légère avec une signification équivalente est la suivante : ',
'"'+source+'" Cette phrase est lourde. Une version épurée avec une signification équivalente est la suivante : '

An example:

inputs	targets
"N'ayez pas peur de poser des questions, il vaut mieux prendre quelques minutes pour poser les questions, puis passer le double du temps à corriger un problème ultérieur." Cette phrase est lourde. Une version plus légère avec une signification équivalente est la suivante :	Il ne faut pas avoir peur de poser des questions. Il vaut mieux prendre 5 minutes pour poser une question que de passer le double du temps à réparer les erreurs futures.

Datasets

GEM/BiSECT

Original: https://huggingface.co/datasets/GEM/BiSECT
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

Citation and License

Citation

@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}}

License

cc-by-nc-4.0

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/bisect_fr_prompt_textual_simplification

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The bisect_fr_prompt_textual_simplification dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Textual merging

This task involves merging two short sentences into a single longer one.

21 prompts

'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 : '

An example:

inputs	targets
"Il ne faut pas avoir peur de poser des questions. Il vaut mieux prendre 5 minutes pour poser une question que de passer le double du temps à réparer les erreurs futures. Rédigez une version synonyme en une phrase des deux phrases précédentes :	N'ayez pas peur de poser des questions, il vaut mieux prendre quelques minutes pour poser les questions, puis passer le double du temps à corriger un problème ultérieur.

Datasets

GEM/BiSECT

Original: https://huggingface.co/datasets/GEM/BiSECT
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

Citation and License

Citation

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

License

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/bisect_fr_prompt_textual_merging

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The bisect_fr_prompt_textual_merging dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Coreference

A Winograd schema is a pair of sentences that differ by only one or two words and contain an ambiguity that is resolved in opposite ways in both sentences, requiring the use of world knowledge and reasoning for its resolution.

10 prompts

'"'+sentence+'"\nRemplacer le "_" dans la phrase ci-dessus par la bonne option :\n- "'+option1+'"\n- "'+option2+'"',
'"'+sentence+'"\nRemplace le "_" dans la phrase ci-dessus par la bonne option :\n- "'+option1+'"\n- "'+option2+'"',
'"'+sentence+'"\nRemplacez le "_" dans la phrase ci-dessus par la bonne option :\n- "'+option1+'"\n- "'+option2+'"',
'"'+sentence+'" Dans la phrase précédente, "_" fait-il référence à "'+option1+'" ou "'+option2+'" ?',
'"'+sentence+'" À quoi le "_" dans la phrase ci-dessus fait-il référence ? "'+option1+'" ou "'+option2+'" ?',
'"'+sentence+'" Le "_" dans la phrase ci-dessous fait référence à "'+option1+'"\n- "'+option2+'" ?',
'Remplisser le "_" de la phrase suivante : "'+sentence+ '"\nChoix :\n- "'+option1+'"\n- "'+option2+'"\nRéponse :',
'Remplis le "_" de la phrase suivante : "'+sentence+ '"\nChoix :\n- "'+option1+'"\n- "'+option2+'"\nRéponse :',
'Remplissez le "_" de la phrase suivante : "'+sentence+ '"\nChoix :\n- "'+option1+'"\n- "'+option2+'"\nRéponse :',
'Dans la phrase ci-dessous, le "_" renvoie-t-il à "'+option1+'" ou "'+option2+'" ? : '+sentence,

inputs	targets
"La coupe n'entre pas dans la valise marron, car _ est trop grande." Remplacer le "_" dans la phrase ci-dessus par la bonne option : - "La coupe" - "la valise"	La coupe

Datasets

Muennighoff/xwinograd

Original: https://huggingface.co/datasets/Muennighoff/xwinograd
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use.

Citation and License

Citation

@misc{muennighoff2022crosslingual,
      title={Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning},  
      author={Niklas Muennighoff and Thomas Wang and Lintang Sutawika and Adam Roberts and Stella Biderman and Teven Le Scao and M Saiful Bari and Sheng Shen and Zheng-Xin Yong and Hailey Schoelkopf and Xiangru Tang and Dragomir Radev and Alham Fikri Aji and Khalid Almubarak and Samuel Albanie and Zaid Alyafeai and Albert Webson and Edward Raff and Colin Raffel},  
      year={2022},  
      eprint={2211.01786},  
      archivePrefix={arXiv},  
      primaryClass={cs.CL}}

License

cc-by-nc-4.0

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/xwinograd_fr_prompt_coreference

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/xwinograd_fr_prompt_coreference dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

demelin/wino_x

Original: https://huggingface.co/datasets/demelin/wino_x Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

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Citation

@inproceedings{Emelin2021WinoXMW, title={Wino-X: Multilingual Winograd Schemas for Commonsense Reasoning and Coreference Resolution}, author={Denis Emelin and Rico Sennrich}, booktitle={EMNLP}, year={2021} }

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MIT

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wino_x_fr_prompt_coreference

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wino_x_fr_prompt_coreference dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Sentiment analysis

The goal is to classify a text into one of two categories: positive or negative. In our case, the target/output is "pos" (for positive) or "neg" (for negative).

28 prompts

'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

An example:

inputs	targets
Evaluation : " Alors franchement pour le moment c'est le meilleur films de Noël pour moi, et les acteurs sont plutôt bon, et l'histoire et vraiment cool, je le conseil vraiment il est cool. " L'évaluation est-elle positive ou négative ?	pos

Datasets

Abirate/french_book_reviews

Original: https://huggingface.co/datasets/Abirate/french_book_reviews
The dataset is in native French.

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Citation

@misc {abir_eltaief_2023,  
    author       = { {Abir ELTAIEF} },  
    title        = { french_book_reviews (Revision 534725e) },  
    year         = 2023,  
    url          = { https://huggingface.co/datasets/Abirate/french_book_reviews },  
    doi          = { 10.57967/hf/1052 },  
    publisher    = { Hugging Face }}

License

CC0: Public Domain

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/french_book_reviews_fr_prompt_sentiment_analysis

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/french_book_reviews_fr_prompt_sentiment_analysis dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

allocine

Original: https://huggingface.co/datasets/allocine
The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

Théophile Blard, French sentiment analysis with BERT, (2020), GitHub repository, https://github.com/TheophileBlard/french-sentiment-analysis-with-bert

License

MIT

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/allocine_fr_prompt_sentiment_analysis

Citation and License

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/allocine_fr_prompt_sentiment_analysis dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

amazon_reviews_multi

Original: https://huggingface.co/datasets/amazon_reviews_multi
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

@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}}

License

https://docs.opendata.aws/amazon-reviews-ml/license.txt

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_sentiment_analysis

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_sentiment_analysis dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Question Answering

In the (extractive) Question Answering task, the model answers a question based on an associated contextual text. Note that here we handle cases where the answer is indeed in the text provided, but also the case where the answer may not be present in the text.

42 prompts

# SQUAD 1.0 format
'Question : "'+question+'"\nContexte : "'+context+'" Réponse :',
'La réponse à la question "'+question+'" se trouve dans "'+context+'" Pouvez-vous me la dire ?',
'La réponse à la question "'+question+'" se trouve dans "'+context+'" Peux-tu me la dire ?',
'Extraire la réponse à la question à partir du contexte suivant.\n Question : "'+question+'" Contexte : "'+context+'"',
'Extrais la réponse à la question à partir du contexte suivant.\n Question : "'+question+'" Contexte : "'+context+'"',
'Extrayez la réponse à la question à partir du contexte suivant.\n Question : "'+question+'" Contexte : "'+context+'"',
'Étant donné le passage suivant : "'+context+'"\n Répondre à la question suivante sachant que la réponse est présente dans le texte.\n Question : "'+question+'"',
'Étant donné le passage suivant : "'+context+'"\n Réponds à la question suivante sachant que la réponse est présente dans le texte.\n Question : "'+question+'"',
'Étant donné le passage suivant : "'+context+'"\n Répondez à la question suivante sachant que la réponse est présente dans le texte.\n Question : "'+question+'"',
"""La réponse à la question : " """+question+""" " se trouve dans le texte : " """+context+""" "\n Peux-tu l'indiquer ?""",
"""La réponse à la question : " """+question+""" " se trouve dans le texte : " """+context+""" "\n Pouvez-vous l'indiquer ?""",
"""La réponse à la question : " """+question+""" " se trouve dans le texte : " """+context+""" "\n Qu'elle est-elle ?""",
# SQUAD 2.0 format
'"'+question+'"\n Répondre à la question ci-dessus en se basant sur le contexte suivant : "'+context+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'"'+question+'"\n Réponds à la question ci-dessus en te basant sur le contexte suivant : "'+context+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'"'+question+'"\n Répondez à la question ci-dessus en vous basant sur le contexte suivant : "'+context+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Utiliser le texte suivant pour répondre à la question : '+question+ '\n\n "'+context+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Utilise le texte suivant pour répondre à la question : '+question+ '\n\n "'+context+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Utilisez le texte suivant pour répondre à la question : '+question+ '\n\n "'+context+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Lire le texte suivant et extraire la réponse à la question : "'+question+'"\n\n "'+context+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Lis le texte suivant et extrais la réponse à la question : "'+question+'"\n\n "'+context+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Lisez le texte suivant et extrayez la réponse à la question : "'+question+'"\n\n "'+context+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'"'+context+'"\n\nSur la base du texte ci-dessus, répondre correctement à la question suivante : \n\n "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'"'+context+'"\n\nSur la base du texte ci-dessus, réponds correctement à la question suivante : \n\n "'+question+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'"'+context+'"\n\nSur la base du texte ci-dessus, répondez répondre correctement à la question suivante : \n\n "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Contexte : '+ context +'\n Compte tenu du texte ci-dessus, répondre correctement à la question suivante : "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Contexte : '+ context +'\n Compte tenu du texte ci-dessus, réponds correctement à la question suivante : "'+question+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Contexte : '+ context +'\n Compte tenu du texte ci-dessus, répondez correctement à la question suivante : "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'"'+context+'"\n Extraire du passage la réponse à la question suivante : "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'"'+context+'"\n Extrais du passage la réponse à la question suivante : "'+question+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'"'+context+'"\n Extrayez du passage la réponse à la question suivante : "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Compte tenu du passage suivant, répondre à la question qui suit : "'+context+'"\n "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Compte tenu du passage suivant, réponds à la question qui suit : "'+context+'"\n "'+question+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Compte tenu du passage suivant, répondez à la question qui suit : "'+context+'"\n "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Après avoir lu le paragraphe, répondre à la question suivante : "'+context+'"\n "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Après avoir lu le paragraphe, réponds à la question suivante : "'+context+'"\n "'+question+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Après avoir lu le paragraphe, répondez à la question suivante : "'+context+'"\n "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Se référer au passage ci-dessous et répondre à la question suivante:\n Passage : "'+context+'"Question : "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Référe-toi au passage ci-dessous et réponds à la question suivante:\n Passage : "'+context+'"Question : "'+question+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Référez-vous au passage ci-dessous et répondez à la question suivante:\n Passage : "'+context+'"Question : "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Lire le passage suivant et répondez à la question qui suit : \n "'+context+'"\n "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Lis le passage suivant et répondez à la question qui suit : \n "'+context+'"\n "'+question+'"\n Si tu ne trouves pas la réponse, répondre "sans réponse".',
'Lisez le passage suivant et répondez à la question qui suit : \n "'+context+'"\n "'+question+'"\n Si vous ne trouvez pas la réponse, répondre "sans réponse".',

An example:

inputs

targets

Question : "Quand Beyonce a-t-elle commencé à devenir populaire ?" Contexte : "Beyoncé Giselle Knowles-Carter (/ biːˈjɒnseɪ / bee-YON-say) (née le 4 septembre 1981) est une chanteuse, compositrice, productrice de disques et actrice américaine. Née et élevée à Houston, au Texas, elle a joué dans divers chant et danse enfant, et est devenu célèbre à la fin des années 1990 en tant que chanteuse du groupe de filles R&B Destiny's Child. Géré par son père, Mathew Knowles, le groupe est devenu l'un des groupes de filles les plus vendus au monde de tous les temps. a vu la sortie du premier album de Beyoncé, Dangerously in Love (2003), qui l'a établie en tant qu'artiste solo dans le monde entier, a remporté cinq Grammy Awards et a présenté les singles numéro un du Billboard Hot 100 Crazy in Love et Baby Boy." Réponse :

à la fin des années 1990

Datasets

pragnakalp/squad_v2_french_translated

Original: https://huggingface.co/datasets/pragnakalp/squad_v2_french_translated
The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

Citation and License

Citation

Dataset by pragnakalp (2022)
Hugging Face repository: https://huggingface.co/datasets/pragnakalp/squad_v2_french_translated

License

apache-2.0

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/squad_v2_french_translated_fr_prompt_qa

Citation and License

Citation

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License

The squad_v2_french_translated_fr_prompt_qa dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

fquad

Original: https://huggingface.co/datasets/fquad
The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

@ARTICLE{2020arXiv200206071  
       author = {Martin, d'Hoffschmidt and Maxime, Vidal and Wacim, Belblidia and Tom, Brendlé},   
        title = "{FQuAD: French Question Answering Dataset}",  
      journal = {arXiv e-prints},  
     keywords = {Computer Science - Computation and Language},  
         year = "2020",  
        month = "Feb",  
          eid = {arXiv:2002.06071},  
        pages = {arXiv:2002.06071},  
archivePrefix = {arXiv},  
       eprint = {2002.06071},  
 primaryClass = {cs.CL}}

License

CC BY-NC-SA 3.0

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/fquad_fr_prompt_qa

Citation and License

Citation

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License

The fquad_fr_prompt_qa dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

etalab-ia/piaf

Original: https://huggingface.co/datasets/etalab-ia/piaf
The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

@InProceedings{keraron-EtAl:2020:LREC,  
  author    = {Keraron, Rachel  and  Lancrenon, Guillaume  and  Bras, Mathilde  and  Allary, Frédéric  and  Moyse, Gilles  and  Scialom, Thomas  and  Soriano-Morales, Edmundo-Pavel  and  Staiano, Jacopo},  
  title     = {Project PIAF: Building a Native French Question-Answering Dataset},  
  booktitle      = {Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference},  
  month          = {May},  
  year           = {2020},  
  address        = {Marseille, France},  
  publisher      = {European Language Resources Association},  
  pages     = {5483--5492},  
  url       = {https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.673}
}

License

MIT

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/piaf_fr_prompt_qa

Citation and License

Citation

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License

The piaf_fr_prompt_qa dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

lincoln/newsquadfr

Original: https://huggingface.co/datasets/lincoln/newsquadfr
The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

Dataset by lincoln (2022)
Hugging Face repository: https://huggingface.co/datasets/lincoln/newsquadfr

License

CC BY-NC-SA 4.0

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/newsquadfr_fr_prompt_qa

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Citation

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License

The newsquadfr_fr_prompt_qa dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Context generation with answer and question

Text generation task where we use the answer and the question in a QA dataset to generate a context.

24 prompts

'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", écrire un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", écris un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", écrivez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", rédiger un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", rédige un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", rédigez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", générer un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", génère un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", générez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", créer un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", crée un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'", créez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Ecrire un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Ecris un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Ecrivez un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Rédiger un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Rédige un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Rédigez un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Générer un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Génère un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Générez un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Créer un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Crée un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Créez un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" à la question "'+question+'" \nTexte : '

An example:

inputs

targets

Étant donné la réponse "100 000" à la question "Combien de personnes travaillent au ministère des sports", écrire un texte explicatif. Texte :

Les dépenses des ménages représentent plus de 50 % de ces montants (14,2 milliards d'euros en 2003 et 12 milliards d'euros en 2019), contre 7,9 milliards d'euros pour les collectivités locales, 3,2 pour l'État, et 2,2 pour les entreprises. Parmi les dépenses sportives des ménages en 2003, 3,7 milliards sont consacrés aux vêtements de sport et chaussures, 2 aux biens durables, 2,7 aux autres biens et 5,8 aux services. Le Ministère de la Jeunesse et des Sports estime à 100 000 (58 % d'hommes pour 42 % de femmes) le nombre de salariés travaillant pour le secteur sportif en France pour quelque 20 000 employeurs.

Datasets

pragnakalp/squad_v2_french_translated

Original: https://huggingface.co/datasets/pragnakalp/squad_v2_french_translated
The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

Citation and License

Citation

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

License

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/squad_v2_french_translated_fr_prompt_context_generation_with_answer_and_question

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The squad_v2_french_translated_fr_prompt_context_generation_with_answer_and_question dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

fquad

Original: https://huggingface.co/datasets/fquad
The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

License

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/fquad_fr_prompt_context_generation_with_answer_and_question

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The fquad_fr_prompt_context_generation_with_answer_and_question dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

etalab-ia/piaf

Original: https://huggingface.co/datasets/etalab-ia/piaf
The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

License

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/piaf_fr_prompt_context_generation_with_answer_and_question

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The piaf_fr_prompt_context_generation_with_answer_and_question dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

lincoln/newsquadfr

Original: https://huggingface.co/datasets/lincoln/newsquadfr
The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

License

Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/newsquadfr_fr_prompt_context_generation_with_answer_and_question

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

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The newsquadfr_fr_prompt_context_generation_with_answer_and_question dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Question generation with answer and context

Text generation task where we use the answer and the context in a QA dataset to generate a question.

21 prompts

'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+'"

An example:

inputs

targets

Déterminer la question qui aurait pu être posée pour obtenir la réponse suivante dans le contexte donné. Contexte : "Les dépenses des ménages représentent plus de 50 % de ces montants (14,2 milliards d'euros en 2003 et 12 milliards d'euros en 2019), contre 7,9 milliards d'euros pour les collectivités locales, 3,2 pour l'État, et 2,2 pour les entreprises. Parmi les dépenses sportives des ménages en 2003, 3,7 milliards sont consacrés aux vêtements de sport et chaussures, 2 aux biens durables, 2,7 aux autres biens et 5,8 aux services. Le Ministère de la Jeunesse et des Sports estime à 100 000 (58 % d'hommes pour 42 % de femmes) le nombre de salariés travaillant pour le secteur sportif en France pour quelque 20 000 employeurs."; Réponse : "100 000"; Question :

Combien de personnes travaillent au ministère des sports

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pragnakalp/squad_v2_french_translated

Original: https://huggingface.co/datasets/pragnakalp/squad_v2_french_translated
The French split was obtained via an automatic translation of the English split.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/squad_v2_french_translated_fr_prompt_question_generation_with_answer_and_context

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The squad_v2_french_translated_fr_prompt_question_generation_with_answer_and_context dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

fquad

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Question generation with answer

Text generation task where we use the answer in a QA dataset to generate a question.

22 prompts

'Quelle question donnerait la réponse suivante ? Réponse : "'+answer+'";\nQuestion :',
'Déterminer la question qui aurait pu être posée pour obtenir la réponse suivante. \n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',
'Détermine la question que tu aurais pu poser pour obtenir la réponse suivante. \n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',
'Déterminez la question que vous auriez pu poser pour obtenir la réponse suivante . \n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',
'Quelle question aurait pu être posée pour obtenir la réponse suivante. \n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',
'Quelle question aurais-tu pu poser pour obtenir la réponse suivante. \n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',
'Quelle question auriez-vous pu poser pour obtenir la réponse suivante. \n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',
'Quelle question aurait pu être posée pour obtenir la réponse suivante. \n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',
'Quelle question aurais-tu pu poser pour obtenir la réponse suivante. \n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',
'Quelle question auriez-vous pu poser pour obtenir la réponse suivante. \n Réponse : "'+answer+'";\n Question :',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Générer une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Génère une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Générez une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Trouver une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Trouves une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Trouvez une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Créer une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Crée trouver une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Créez trouver une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Ecrire une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Ecris une bonne question : ',
'Sachant la réponse suivante : "'+answer+'"\n Ecrivez une bonne question

An example:

inputs	targets
Quelle question donnerait la réponse suivante ? Réponse : "100 000"; Question :	Combien de personnes travaillent au ministère des sports

Datasets

pragnakalp/squad_v2_french_translated

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Question generation with context

Text generation task where we use the context in a QA dataset to generate a question.

24 prompts

'"'+context+'"\n Générer une question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Génère une question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Générez une question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Trouver une question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Trouve une question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Trouvez une question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Créer une bonne question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Crée trouver une bonne question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Créez trouver une bonne question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Ecrire une bonne question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Ecris une bonne question à partir du texte ci-dessus : ',
'"'+context+'"\n Ecrivez une bonne question à partir du texte ci-dessus : ',
'Générer une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Génère une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Générez une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Trouve une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Trouvez trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Créer une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Crée trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Créez trouver une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Ecrire une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Ecris une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"',
'Ecrivez une bonne question pour le texte suivant : "'+context+'"'

An example:

inputs

targets

"Les dépenses des ménages représentent plus de 50 % de ces montants (14,2 milliards d'euros en 2003 et 12 milliards d'euros en 2019), contre 7,9 milliards d'euros pour les collectivités locales, 3,2 pour l'État, et 2,2 pour les entreprises. Parmi les dépenses sportives des ménages en 2003, 3,7 milliards sont consacrés aux vêtements de sport et chaussures, 2 aux biens durables, 2,7 aux autres biens et 5,8 aux services. Le Ministère de la Jeunesse et des Sports estime à 100 000 (58 % d'hommes pour 42 % de femmes) le nombre de salariés travaillant pour le secteur sportif en France pour quelque 20 000 employeurs." Générer une question à partir du texte ci-dessus :

Combien de personnes travaillent au ministère des sports

Datasets

pragnakalp/squad_v2_french_translated

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Context generation with question

Text generation task where we use the question in a QA dataset to generate a context.

24 prompts

'Étant donné la question "'+question+'", écrire un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", écris un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", écrivez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", rédiger un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", rédige un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", rédigez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", générer un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", génère un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", générez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", créer un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", crée un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la question "'+question+'", créez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Ecrire un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Ecris un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Ecrivez un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Rédiger un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Rédige un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Rédigez un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Générer un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Génère un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Générez un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Créer un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Crée un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : ',
'Créez un texte comme contexte à la question "'+question+'" \nTexte : '

An example:

inputs

targets

Étant donné la question "Combien de personnes travaillent au ministère des sports", écrire un texte explicatif. Texte :

Les dépenses des ménages représentent plus de 50 % de ces montants (14,2 milliards d'euros en 2003 et 12 milliards d'euros en 2019), contre 7,9 milliards d'euros pour les collectivités locales, 3,2 pour l'État, et 2,2 pour les entreprises. Parmi les dépenses sportives des ménages en 2003, 3,7 milliards sont consacrés aux vêtements de sport et chaussures, 2 aux biens durables, 2,7 aux autres biens et 5,8 aux services. Le Ministère de la Jeunesse et des Sports estime à 100 000 (58 % d'hommes pour 42 % de femmes) le nombre de salariés travaillant pour le secteur sportif en France pour quelque 20 000 employeurs.

Datasets

pragnakalp/squad_v2_french_translated

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fquad

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etalab-ia/piaf

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lincoln/newsquadfr

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Context generation with answer

Text generation task where we use the answer in a QA dataset to generate a context.

24 prompts

'Étant donné la réponse "'+ answer+'", écrire un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", écris un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", écrivez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", rédiger un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", rédige un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", rédigez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", générer un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", génère un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", générez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", créer un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", crée un texte explicatif.\nTexte : ',
'Étant donné la réponse "'+ answer+'", créez un texte explicatif.\nTexte : ',
'Ecrire un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Ecris un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Ecrivez un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Rédiger un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Rédige un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Rédigez un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Générer un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Génère un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Générez un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Créer un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Crée un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',
'Créez un texte comme contexte de la réponse "'+ answer+'" \nTexte : ',

An example:

inputs

targets

Étant donné la réponse "100 000", écrire un texte explicatif. Texte :

Les dépenses des ménages représentent plus de 50 % de ces montants (14,2 milliards d'euros en 2003 et 12 milliards d'euros en 2019), contre 7,9 milliards d'euros pour les collectivités locales, 3,2 pour l'État, et 2,2 pour les entreprises. Parmi les dépenses sportives des ménages en 2003, 3,7 milliards sont consacrés aux vêtements de sport et chaussures, 2 aux biens durables, 2,7 aux autres biens et 5,8 aux services. Le Ministère de la Jeunesse et des Sports estime à 100 000 (58 % d'hommes pour 42 % de femmes) le nombre de salariés travaillant pour le secteur sportif en France pour quelque 20 000 employeurs.

Datasets

pragnakalp/squad_v2_french_translated

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The squad_v2_french_translated_fr_prompt_context_generation_with_answer dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

fquad

Original: https://huggingface.co/datasets/fquad
The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/fquad_fr_prompt_context_generation_with_answer

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The fquad_fr_prompt_context_generation_with_answer dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

etalab-ia/piaf

Original: https://huggingface.co/datasets/etalab-ia/piaf The dataset is in native French.

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The piaf_fr_prompt_context_generation_with_answer dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

lincoln/newsquadfr

Original: https://huggingface.co/datasets/lincoln/newsquadfr
The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/newsquadfr_fr_prompt_context_generation_with_answer

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The newsquadfr_fr_prompt_context_generation_with_answer dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Summarization

Summarization is the task of producing a shorter version of a document while preserving its important information.

28 prompts

'Résumer le texte suivant : "'+document+'"',
'Résume le texte suivant : "'+document+'"',
'Résumez le texte suivant : "'+document+'"',
'Résumer le texte suivant en quelques mots : "'+document+'"',
'Résume le texte suivant en quelques mots : "'+document+'"',
'Résumez le texte suivant en quelques mots : "'+document+'"',
"Condenser le texte à l'essentiel :" +document,
"Condense le texte à l'essentiel :" +document,
"Condensez le texte à l'essentiel :" +document,
'"'+document+' Rédiger un résumé du texte ci-dessus :',
'"'+document+' Rédige un résumé du texte ci-dessus :',
'"'+document+' Rédigez un résumé du texte ci-dessus :',
'Premièrement, lire le texte ci-dessous. \n\n "'+document+'"\n\n Maintenant, rédiger un court résumé.',
'Premièrement, lis le texte ci-dessous. \n\n "'+document+'"\n\n Maintenant, rédige un court résumé.',
'Premièrement, lisez le texte ci-dessous. \n\n "'+document+'"\n\n Maintenant, rédigez un court résumé.',
'Article : "'+document+'"/n Résumé : ',
'"'+document+' Comment reformuler cela en quelques mots ?',
'"'+document+' Comment peux-tu reformuler cela en quelques mots ?',
'"'+document+' Comment pouvez-vous reformuler cela en quelques mots ?',
'Résumer ce document : "'+document+'" Résumé :',
'Résume ce document : "'+document+'" Résumé :',
'Résumez ce document : "'+document+'" Résumé :',
'"'+document+' Compte tenu du document ci-dessus, écrire une phrase pour le résumer :',
'"'+document+' Compte tenu du document ci-dessus, écris une phrase pour le résumer :',
'"'+document+' Compte tenu du document ci-dessus, écrivez une phrase pour le résumer :',
'"'+document+' Rédiger un résumé du texte ci-dessus : ',
'"'+document+' Rédige un résumé du texte ci-dessus : ',
'"'+document+' Rédigez un résumé du texte ci-dessus : '

An example:

inputs

targets

Après une septième édition impressionnante, Danse avec les stars a confirmé son statut de programme incontournable dans le paysage audiovisuel français actuel. Avec des chorégraphies millimétrées, une production classieuse, des candidats survoltés et un jury de professionnels passionné, TF1 offre chaque semaine aux fidèles de l'émission une représentation exceptionnelle. Mais si la prochaine année du concours était celle du changement ? En effet, il se pourrait bien qu'un pilier du show ne rempile pas pour la saison 8...Un membre incontournableEt ce n'est autre que l'une des juges qui vient d'émettre des réserves pour noter les futures célébrités qui fouleront le dance-floor de DALS ! Marie-Claude Pietragalla a en effet révélé que son retour était probablement compromis, ce qui ne manque pas de décevoir ses fans. Bien qu'elle ne soit pas un élément historique de cette immense locomotive, elle répond néanmoins présente à l'appel depuis 2012, gratifiant les participants de ses conseils pointus et ses avis sensibles. Mais hélas, cette fois-ci, la danseuse contemporaine pourrait ne pas être en mesure de se libérer...Un planning trop chargéInterviewée par le journal Var Matin, dans le cadre de la promotion de son spectacle "Je t'ai rencontré par hasard" et pour évoquer ses ambitions, Pietra pour les intimes a expliqué avec sincérité : "Ecoutez, là je ne sais pas si je vais continuer parce que j'ai beaucoup de projets pour l'année prochaine." Ainsi, du fait d'un calendrier déjà très chargé, elle ne pourrait donc pas effectuer son come-back au côté de ses pétillants acolytes Fauve Hautot, Chris Marques et Jean-Marc Généreux... s'ils resignent. Seriez-vous triste de ce départ ou pensez-vous, au contraire, qu'un changement du jury (à l'instar de The Voice) permettrait à Danse avec les stars de se renouveler ? Comment reformuler cela en quelques mots ?

Alors que la saison 7 de Danse avec les stars vient à peine de s'achever par la victoire de Laurent Maistret, la prochaine édition du concours est déjà dans les tuyaux chez TF1. Cependant, un membre du jury exprime déjà ses doutes quant à son retour dans l'émission.

Datasets

orange_sum

Note: we use the split abstract.
Original: https://huggingface.co/datasets/orange_sum
The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

@article{eddine2020barthez,  
  title={BARThez: a Skilled Pretrained French Sequence-to-Sequence Model},  
  author={Eddine, Moussa Kamal and Tixier, Antoine J-P and Vazirgiannis, Michalis},  
  journal={arXiv preprint arXiv:2010.12321},  
  year={2020}}

License

CC-BY-SA-4.0

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/orange_sum_fr_prompt_summarization

Citation and License

Citation

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License

The orange_sum_fr_prompt_summarization dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Text generation from an article

The task consists in using a text base to generate a suite to this text.

24 prompts

'"'+document+'"\n Continuer le texte sur 1000 caractères maximum :',
'"'+document+'"\n Continue le texte sur 1000 caractères maximum :',
'"'+document+'"\n Continuez le texte sur 1000 caractères maximum :',
'"'+document+'"\n Poursuivre le texte sur 1000 caractères maximum :',
'"'+document+'"\n Poursuis le texte sur 1000 caractères maximum :',
'"'+document+'"\n Poursuivez le texte sur 1000 caractères maximum :',
'"'+document+'"\n Prolonger le texte sur 1000 caractères maximum :',
'"'+document+'"\n Prolonge le texte sur 1000 caractères maximum :',
'"'+document+'"\n Prolongez le texte sur 1000 caractères maximum :',
'"'+document+'"\n Rédiger la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Rédige la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Rédigez la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Imaginer la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Imagine la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Imaginez la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Ecrire la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Ecris la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Ecriver la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Développer la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Développe la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Développez la suite du texte : ',
'"'+document+'"\nGénérer la suite du texte : ',
'"'+document+'"\nGénère la suite du texte : ',
'"'+document+'"\n Générez la suite du texte : ',

An example:

inputs

targets

"Après une septième édition impressionnante, Danse avec les stars a confirmé son statut de programme incontournable dans le paysage audiovisuel français actuel. Avec des chorégraphies millimétrées, une production classieuse, des candidats survoltés et un jury de professionnels passionné, TF1 offre chaque semaine aux fidèles de l'émission une représentation exceptionnelle. Mais si la prochaine année du concours était celle du changement ? En effet, il se pourrait bien qu'un pilier du show ne rempile pas pour la saison 8...Un membre incontournableEt ce n'est autre que l'une des juges qui vient d'émettre des réserves pour noter les futures célébrités qui fouleront le dance-floor de DALS ! Marie-Claude Pietragalla a en effet révélé que son retour était probablement compromis, ce qui ne manque pas de décevoir ses fans. Bien qu'elle ne soit pas un élément historique de cette immense locomotive, elle répond néanmoins présente à l'appel depuis 2012, gratifiant les participants de ses conseils p" Continuer le texte sur 1000 caractères maximum :

ointus et ses avis sensibles. Mais hélas, cette fois-ci, la danseuse contemporaine pourrait ne pas être en mesure de se libérer...Un planning trop chargéInterviewée par le journal Var Matin, dans le cadre de la promotion de son spectacle "Je t'ai rencontré par hasard" et pour évoquer ses ambitions, Pietra pour les intimes a expliqué avec sincérité : "Ecoutez, là je ne sais pas si je vais continuer parce que j'ai beaucoup de projets pour l'année prochaine." Ainsi, du fait d'un calendrier déjà très chargé, elle ne pourrait donc pas effectuer son come-back au côté de ses pétillants acolytes Fauve Hautot, Chris Marques et Jean-Marc Généreux... s'ils resignent. Seriez-vous triste de ce départ ou pensez-vous, au contraire, qu'un changement du jury (à l'instar de The Voice) permettrait à Danse avec les stars de se renouveler ?

Datasets

orange_sum

Note: we use the split abstract.
Original: https://huggingface.co/datasets/orange_sum
The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/orange_sum_fr_prompt_text_generation_from_an_article

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The orange_sum_fr_prompt_text_generation_from_an_article dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Title generation from an article

The aim is to generate a title for a given text.

19 prompts

'"'+document+'"\n Générer un titre pour cet article :',
'"'+document+'"\n Génère un titre pour cet article :',
'"'+document+'"\n Générez un titre pour cet article :',
'"'+document+'"\n Rédiger un titre pour cet article :',
'"'+document+'"\n Rédige un titre pour cet article :',
'"'+document+'"\n Rédigez un titre pour cet article :',
'"'+document+'"\n Ecrire un titre pour cet article :',
'"'+document+'"\n Ecris un titre pour cet article :',
'"'+document+'"\n Ecrivez un titre pour cet article :',
"Générer un titre pour l'article suivant : "+document,
"Génère un titre pour l'article suivant : "+document,
"Générez un titre pour l'article suivant : "+document,
"Rédiger un titre pour l'article suivant : "+document,
"Rédige un titre pour l'article suivant : "+document,
"Rédigez un titre pour l'article suivant : "+document,
"Ecrire un titre pour l'article suivant : "+document,
"Ecris un titre pour l'article suivant : "+document,
"Ecrivez un titre pour l'article suivant : "+document, '"'+document+'"\n Titre :\n '

An example:

inputs

targets

"Samedi soir sur TF1 débutait la saison 6 de The Voice. Et dès le premier prime un candidat est sorti du lot : Vincent, 20 ans, presque aveugle et un talent fou au piano et au chant. Le jeune homme a rendu dingue le jury et le public avec son interprétation du tube d'Eminem, "Lose Yourself". Matt Pokora, Mika, Florent Pagny et Zazie, les quatre coachs conquis par sa prestation, l'ont rejoint sur scène. Vincent Vinel fera finalement partie de l'équipe de Mika. Celui-ci s'en est félicité : "C'était une belle expérience et un beau moment. Je suis très honoré de t'avoir dans mon équipe", a ainsi indiqué le chanteur. " Rédigez un titre pour cet article :

The Voice : un candidat malvoyant enflamme le jury

Datasets

orange_sum

Note: we use the split title.
Original: https://huggingface.co/datasets/orange_sum
The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/orange_sum_fr_prompt_title_generation_from_an_article

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License

The orange_sum_fr_prompt_title_generation_from_an_article dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Fill mask

Masked language modeling is the task of masking some of the words in a sentence and predicting which words should replace those masks. In our case, for a given text, we have hidden one word per sentence of the text.

24 prompts

'Remplacer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Remplace le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Remplacez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Remplacer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Remplace le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Remplacez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Substituer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Substitue le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Substituez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Substituer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Substitue le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Substituez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Changer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Change le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Changez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Changer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Change le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Changez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Transformer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Transforme le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Transformez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus vraisemblable : '+text,
'Transformer le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Transforme le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,
'Transformez le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : '+text,

An example:

inputs	targets
Remplace le <mask> dans le texte suivant par le mot le plus probable : Le préjudice <mask> estimé à 2 millions d'euros.	Le préjudice est estimé à 2 millions d'euros.

Datasets

orange_sum

Note: we use the split abstract.
Original: https://huggingface.co/datasets/orange_sum
The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/orange_sum_fr_prompt_fill_mask

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The orange_sum_fr_prompt_fill_mask dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Binary text generation from a title of a review

The aim is to generate a text positive ou negative depending on the prompt selected by the user.

36 prompts

# negative
'Rédiger un commentaire négatif dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédige un commentaire négatif dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédigez un commentaire négatif dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédiger un avis négatif dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédige un avis négatif dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédigez un avis négatif dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédiger une critique négative dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédige une critique négative dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédigez une critique négative dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédiger une évaluation négative dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédige une évaluation négative dont le titre est : "'+title+'"".',
'Rédigez une évaluation négative dont le titre est : "'+title+'"".',
"""Générer un commentaire négatif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLe commentaire : """,
"""Génère un commentaire négatif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLe commentaire : """,
"""Générez un commentaire négatif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLe commentaire : """,
"""Générer un avis négatif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'avis : """,
"""Génère un avis négatif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'avis : """,
"""Générez un avis négatif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'avis : """,
"""Générer une critique négative d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLa critique : """,
"""Génère une critique négative d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLa critique : """,
"""Générez une critique négative d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLa critique : """,
"""Générer une évaluation négative d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'évaluation : """,
"""Génère une évaluation négative d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'évaluation : """,
"""Générez une évaluation négative d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'évaluation : """,
'Titre : "'+title +'"\n Ecrire un commentaire négatif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecris un commentaire négatif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrivez un commentaire négatif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrire un avis négatif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecris un avis négatif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrivez un avis négatif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrire une critique négative de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecris une critique négative de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrivez une critique négative de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrire une évaluation négative de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecris une évaluation négative de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrivez une évaluation négative de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
# positive
'Rédiger un commentaire positif dont le titre est : '+title+'.',
'Rédige un commentaire positif dont le titre est : '+title+'.',
'Rédigez un commentaire positif dont le titre est : '+title+'.',
'Rédiger un avis positif dont le titre est : '+title+'.',
'Rédige un avis positif dont le titre est : '+title+'.',
'Rédigez un avis positif dont le titre est : '+title+'.',
'Rédiger une critique positive dont le titre est : '+title+'.',
'Rédige une critique positive dont le titre est : '+title+'.',
'Rédigez une critique positive dont le titre est : '+title+'.',
'Rédiger une évaluation positive dont le titre est : '+title+'.',
'Rédige une évaluation positive dont le titre est : '+title+'.',
'Rédigez une évaluation positive dont le titre est : '+title+'.',
"""Générer un commentaire positif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLe commentaire : """,
"""Génère un commentaire positif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLe commentaire : """,
"""Générez un commentaire positif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLe commentaire : """,
"""Générer un avis positif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'avis : """,
"""Génère un avis positif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'avis : """,
"""Générez un avis positif d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'avis : """,
"""Générer une critique positive d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLa critique : """,
"""Génère une critique positive d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLa critique : """,
"""Générez une critique positive d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLa critique : """,
"""Générer une évaluation positive d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'évaluation : """,
"""Génère une évaluation positive d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'évaluation : """,
"""Générez une évaluation positive d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'évaluation : """,
'Titre : "'+title +'"\n Ecrire un commentaire positif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecris un commentaire positif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrivez un commentaire positif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrire un avis positif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecris un avis positif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrivez un avis positif de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrire une critique positive de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecris une critique positive de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrivez une critique positive de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrire une évaluation positive de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecris une évaluation positive de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\n Ecrivez une évaluation positive de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',

An example:

inputs

targets

Rédiger un commentaire négatif dont le titre est : "A éviter!"".

Cet engin ne sert à rien les sons sont pourris les songs sont simplistes vous n'apprendrez jamais à jouer de la batterie avec une bouze pareille. En fait c'est juste un jouet destiné aux enfants et rien d'autre. Si vous voulez vraiment quelque chose de bien et d'utile passez votre chemin et gardez votre fric moi j'ai voulu essayer et j'ai été très mais alors très déçu. Résultat direction poubelle.

Datasets

Abirate/french_book_reviews

Original: https://huggingface.co/datasets/Abirate/french_book_reviews
The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/french_book_reviews_fr_prompt_binary_text_generation_from_title_of_a_review

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/french_book_reviews_fr_prompt_binary_text_generation_from_title_of_a_review dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

amazon_reviews_multi

Original: https://huggingface.co/datasets/amazon_reviews_multi
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_binary_text_generation_from_title_of_a_review

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_binary_text_generation_from_title_of_a_review dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Text generation from a title of a review type

Review generation from a title.

36 prompts

'Rédiger un commentaire dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédige un commentaire dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédigez un commentaire dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédiger un avis dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédige un avis dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédigez un avis dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédiger une critique dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédige une critique dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédigez une critique dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédiger une évaluation dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédige une évaluation dont le titre est : "'+title+'"',
'Rédigez une évaluation dont le titre est : "'+title+'"',
"""Générer un commentaire d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLe commentaire : """,
"""Génère un commentaire d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLe commentaire : """,
"""Générez un commentaire d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLe commentaire : """,
"""Générer un avis d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'avis : """,
"""Génére un avis d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'avis : """,
"""Générez un avis d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'avis : """,
"""Générer une critique d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLa critique : """,
"""Génère une critique d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLa critique : """,
"""Générez une critique d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nLa critique : """,
"""Générer une évaluation d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'évaluation : """,
"""Génère une évaluation d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'évaluation : """,
"""Générez une évaluation d'un produit imaginaire dont le titre est : " """+title+""" "\nL'évaluation : """,
'Titre : "'+title +'"\nEcrire un commentaire de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcris un commentaire de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcrivez un commentaire de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcrire un avis de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcris un avis de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcrivez un avis de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcrire une critique de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcris une critique de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcrivez une critique de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcrire une évaluation de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcris une évaluation de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'Titre : "'+title +'"\nEcrivez une évaluation de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',

An example:

inputs	targets
Rédiger un commentaire dont le titre est : "Brumisateur à pompe"	A déconseiller - Article n'a fonctionné qu'une fois - Je ne recommande pas du tout ce produit - Je l'ai jeté ...

Datasets

amazon_reviews_multi

Original: https://huggingface.co/datasets/amazon_reviews_multi
The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_text_generation_from_title_of_a_review

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See the DOI at the end of this dataset card.

License

The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_text_generation_from_title_of_a_review dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Text generation from a title of an article

Article generation from a title.

27 prompts

'Rédiger un texte dont le titre est : "'+title+'".',
'Rédige un texte dont le titre est : "'+title+'".',
'Rédigez un texte dont le titre est : "'+title+'".',
'Rédiger une article dont le titre est : "'+title+'".',
'Rédige un article dont le titre est : "'+title+'".',
'Rédigez un article dont le titre est : "'+title+'".',
'Rédiger un document dont le titre est : "'+title+'".',
'Rédige un document dont le titre est : "'+title+'".',
'Rédigez un document dont le titre est : "'+title+'".',
‘Génèrer un texte dont le titre est : "'+title+'".\nTexte : ',
'Génère un texte dont le titre est : "'+title+'".\nTexte : ',
‘Génèrez un texte dont le titre est : "'+title+'".\nTexte : ',
‘Génèrer un article dont le titre est : "'+title+'".\nArticle : ',
‘Génère un article dont le titre est : "'+title+'".\nArticle : ',
‘Génèrez un article dont le titre est : "'+title+'".\nArticle : ',
‘Génèrer un document dont le titre est : "'+title+'".\nDocument : ',
'Génère un document dont le titre est : "'+title+'".\nDocument : ',
‘Génèrez un document dont le titre est : "'+title+'".\nDocument : ',
'"'+title +'"\n Ecrire un texte de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'"'+title +'"\n Ecris un texte de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'"'+title +'"\n Ecrivez un texte de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'"'+title +'"\n Ecrire un article de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'"'+title +'"\n Ecris un article de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'"'+title +'"\n Ecrivez un article de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'"'+title +'"\n Ecrire un document de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'"'+title +'"\n Ecris un document de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : ',
'"'+title +'"\n Ecrivez un document de 1 à 5 phrases sur le titre précédent : '

An example:

inputs

targets

Rédiger un texte dont le titre est : "The Voice : un candidat malvoyant enflamme le jury".

Samedi soir sur TF1 débutait la saison 6 de The Voice. Et dès le premier prime un candidat est sorti du lot : Vincent, 20 ans, presque aveugle et un talent fou au piano et au chant. Le jeune homme a rendu dingue le jury et le public avec son interprétation du tube d'Eminem, "Lose Yourself". Matt Pokora, Mika, Florent Pagny et Zazie, les quatre coachs conquis par sa prestation, l'ont rejoint sur scène. Vincent Vinel fera finalement partie de l'équipe de Mika. Celui-ci s'en est félicité : "C'était une belle expérience et un beau moment. Je suis très honoré de t'avoir dans mon équipe", a ainsi indiqué le chanteur.

Datasets

Datasets

orange_sum

Note: we use the split abstract.
Original: https://huggingface.co/datasets/orange_sum
The dataset is in native French.

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Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/orange_sum_fr_prompt_text_generation_from_title

Citation and License

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See the DOI at the end of this dataset card.

License

The orange_sum_fr_prompt_text_generation_from_title_of_an_article dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Title generation from a review

The aim is to generate a title for a given text which is a review.

18 prompts

review+'\n Générer un titre pour cet avis : ',
review+'\n Génère un titre pour cet avis : ',
review+'\n Générez un titre pour cet avis : ',
review+'\n Rédiger un titre pour cet avis : ',
review+'\n Rédige un titre pour cet avis : ',
review+'\n Rédigez un titre pour cet avis : ',
review+'\n Ecrire un titre pour cet avis : ',
review+'\n Ecris un titre pour cet avis : ',
review+'\n Ecrivez un titre pour cet avis : ',
"""Générer un titre pour l'avis suivant : """+review,
"""Génère un titre pour l'avis suivant : """+review,
"""Générez un titre pour l'avis suivant : """+review,
"""Rédiger un titre pour l'avis suivant : """+review,
"""Rédige un titre pour l'avis suivant : """+review,
"""Rédigez un titre pour l'avis suivant : """+review,
"""Ecrire un titre pour l'avis suivant : """+review,
"""Ecris un titre pour l'avis suivant : """+review,
"""Ecrivez un titre pour l'avis suivant : """+review, review+'\n Titre :\n '

An example:

inputs	targets
Qualité très mauvaise. Après quelques semaines d'utilisation il était déjà cassé (sans l'avoir fait tomber) et il ne protège absolument pas le téléphone. Générez un titre pour cet avis :	Cassé après quelques semaines

amazon_reviews_multi

Original: https://huggingface.co/datasets/amazon_reviews_multi
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The dataset is in native French.

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Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

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Identical to the first citation of this dataset earlier in the card.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_title_generation_from_a_review

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See the DOI at the end of this dataset card.

License

The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_title_generation_from_a_review dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Classes classfication

Task of assigning a label/class to a given text.

21 prompts

'Le texte suivant parle-t-il de "'+classes+'" ?\n Texte : '+text,
'Le texte suivant concerne-t-il "'+classes+'" ?\n Texte : '+text,
'Le texte suivant évoque-t-il "'+classes+'" ?\n Texte : '+text,
text+'\n Étant donné la liste de catégories suivante : "'+classes+'" à quelle catégorie appartient le texte ?',
text+'\n Étant donné la liste de classes suivante : "'+classes+'" à quelle classe appartient le texte ?',
'Étant donné une liste de catégories : "'+classes+'" à quelle catégorie appartient le texte suivant ?\n Texte : '+text,
'Étant donné une liste de classes : "'+classes+'" à quelle classe appartient le texte suivant ?\n Texte : '+text,
'Étant donné un choix de catégories : "'+classes+'", le texte fait référence à laquelle ?\n Texte : '+text,
'Étant donné un choix de classe : "'+classes+'", le texte fait référence à laquelle ?\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text

An example:

inputs

targets

Le texte suivant parle-t-il de "appareils_de_soins_personnels, pc, beauté, pelouse_et_jardin, livres_numériques, sports, instruments, montre, autre, bijou, automobile, vêtement, jeux_vidéos, jeux, bagages, produits_animaux, électroniques, produit_bureau, pharmacie, appareil_photo, maison, meubles, livre, sans_fil, épicerie, fournitures_industrielles, cuisine, produit_bébé, chaussures, amélioration_de_la_maison" ? Texte : A éviter! Cet engin ne sert à rien les sons sont pourris les songs sont simplistes vous n'apprendrez jamais à jouer de la batterie avec une bouze pareille. En fait c'est juste un jouet destiné aux enfants et rien d'autre. Si vous voulez vraiment quelque chose de bien et d'utile passez votre chemin et gardez votre fric moi j'ai voulu essayer et j'ai été très mais alors très déçu. Résultat direction poubelle.

instruments

Datasets

amazon_reviews_multi

Original: https://huggingface.co/datasets/amazon_reviews_multi
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The dataset is in native French.

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Citation

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_classes_classification

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Citation

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_classes_classification dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Stars classfication

Task consisting in assigning a score between 1 and 5 to a review text.

22 prompts

"""Donner un nombre d'étoiles à l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donne un nombre d'étoiles à l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donnez un nombre d'étoiles à l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donner un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donne un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donnez un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donner un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donne un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Donnez un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Noter avec un nombre d'étoiles l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Note avec un nombre d'étoiles l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Notez avec un nombre d'étoiles l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Noter avec un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Note avec un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Notez avec un nombre d'étoiles le commentaire ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Noter avec un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Note avec un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
"""Notez avec un nombre d'étoiles la critique ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : """+review,
review+'Pour ce texte, je donne la note de ',
'Texte : '+review+'\n Étoiles :',
'Texte : '+review+'\n Note (entre 1 et 5) :',
'Commentaire : '+review+'\n Sur une échelle de 1 à 5, je donnerais une note de :'

An example:

inputs	targets
Donner un nombre d'étoiles à l'avis ci-dessous (1 étant le plus bas et 5 le plus haut) : A déconseiller - Article n'a fonctionné qu'une fois - Je ne recommande pas du tout ce produit - Je l'ai jeté ...	1

Datasets

Abirate/french_book_reviews

Original: https://huggingface.co/datasets/Abirate/french_book_reviews
The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/french_book_reviews_fr_prompt_stars_classification

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/french_book_reviews_fr_prompt_stars_classification dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

amazon_reviews_multi

Original: https://huggingface.co/datasets/amazon_reviews_multi
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The dataset is in native French.

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_stars_classification

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_reviews_multi_fr_prompt_stars_classification dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Intent classfication

Task consisting in assigning an intent to a text.

30 prompts

text+'\n Étant donné la liste de catégories suivante : "'+classes+'" à quelle catégorie appartient le texte ?',
text+'\n Étant donné la liste de classes suivante : "'+classes+'" à quelle classe appartient le texte ?',
'Étant donné une liste de catégories : "'+classes+'" à quelle catégorie appartient le texte suivant ?\n Texte : '+text,
'Étant donné une liste de classes : "'+classes+'" à quelle classe appartient le texte suivant ?\n Texte : '+text,
'Étant donné un choix de catégories : "'+classes+'", le texte fait référence à laquelle ?\n Texte : '+text,
'Étant donné un choix de classe : "'+classes+'", le texte fait référence à laquelle ?\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une catégorie pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une classe pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une catégorie pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une classe pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Parmi la liste de catégories suivantes : "'+classes+'",\n indiquer celle présente dans le texte : '+text,
'Parmi la liste de classes suivantes : "'+classes+'",\n indiquer celle présente dans le texte : '+text,
"""Parmi la liste d'intentions suivantes : " """+classes+""" ",\n indiquer celle présente dans le texte : """+text,
text+"""\n Étant donné la liste d'intentions suivante : " """+classes+""" ", à quelle intention appartient le texte ?""",
"""Étant donné une liste d'intentions : " """+classes+""" ", à quelle intention appartient le texte suivant ?\n Texte : """+text,
"""Étant donné un choix d'intentions : " """+classes+""" ", le texte fait référence à laquelle ?""",
'Choisir une intention pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une intention pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Choisir une intention pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une intention pour le texte suivant. Les options sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une intention pour le texte suivant. Les possibilités sont les suivantes : "'+classes+'"\n Texte : '+text,
'Sélectionner une intention pour le texte suivant. Les choix sont les suivants : "'+classes+'"\n Texte : '+text

An example:

inputs

targets

réveille-moi à neuf heures du matin le vendredi Étant donné la liste de catégories suivante : "audio_volume_other, play_music, iot_hue_lighton, general_greet, calendar_set, audio_volume_down, social_query, audio_volume_mute, iot_wemo_on, iot_hue_lightup, audio_volume_up, iot_coffee, takeaway_query, qa_maths, play_game, cooking_query, iot_hue_lightdim, iot_wemo_off, music_settings, weather_query, news_query, alarm_remove, social_post, recommendation_events, transport_taxi, takeaway_order, music_query, calendar_query, lists_query, qa_currency, recommendation_movies, general_joke, recommendation_locations, email_querycontact, lists_remove, play_audiobook, email_addcontact, lists_createoradd, play_radio, qa_stock, alarm_query, email_sendemail, general_quirky, music_likeness, cooking_recipe, email_query, datetime_query, transport_traffic, play_podcasts, iot_hue_lightchange, calendar_remove, transport_query, transport_ticket, qa_factoid, iot_cleaning, alarm_set, datetime_convert, iot_hue_lightoff, qa_definition, music_dislikeness" à quelle catégorie appartient le texte ?

alarm_set

Datasets

SetFit/amazon_massive_intent_fr-FR

Original: https://huggingface.co/datasets/SetFit/amazon_massive_intent_fr-FR

Citation and License

Citation

@misc{fitzgerald2022massive,  
      title={MASSIVE: A 1M-Example Multilingual Natural Language Understanding Dataset with 51 Typologically-Diverse Languages},   
      author={Jack FitzGerald and Christopher Hench and Charith Peris and Scott Mackie and Kay Rottmann and Ana Sanchez and Aaron Nash and Liam Urbach and Vishesh Kakarala and Richa Singh and Swetha Ranganath and Laurie Crist and Misha Britan and Wouter Leeuwis and Gokhan Tur and Prem Natarajan},  
      year={2022},  
      eprint={2204.08582},  
      archivePrefix={arXiv},  
      primaryClass={cs.CL}}

License

Apache 2.0

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_massive_intent_fr_prompt_intent_classification

Citation and License

Citation

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License

The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/amazon_massive_intent_fr_prompt_intent_classification dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

mteb/mtop_domain

Original: https://huggingface.co/datasets/mteb/mtop_domain
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use.

Citation and License

Citation

@misc{li2021mtop,  
      title={MTOP: A Comprehensive Multilingual Task-Oriented Semantic Parsing Benchmark},   
      author={Haoran Li and Abhinav Arora and Shuohui Chen and Anchit Gupta and Sonal Gupta and Yashar Mehdad},  
      year={2021},  
      eprint={2008.09335},  
      archivePrefix={arXiv},  
      primaryClass={cs.CL}}

License

Unknown

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification

Citation and License

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The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/mtop_domain_intent_fr_prompt_intent_classification dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Named Entity Recognition

Assigns a class to each word in a text. Possible classes here are People, Location, Organizations, and Other.

21 prompts

'Extraire les entités nommées du texte suivant : '+text,
'Extrais les entités nommées du texte suivant : '+text,
'Extrayez les entités nommées du texte suivant : '+text,
'Isoler les entités nommées du texte suivant : '+text,
'Isole les entités nommées du texte suivant : '+text,
'Isolez les entités nommées du texte suivant : '+text,
'Dégager des entités nommées dans le texte : '+text,
'Dégage des entités nommées dans le texte : '+text,
'Dégagez des entités nommées dans le texte : '+text,
'Générer des entités nommées issues du texte suivant : '+text,
'Génère des entités nommées issues du texte suivant : '+text,
'Générez des entités nommées issues du texte suivant : '+text,
'Trouver les entités nommées du texte : '+text,
'Trouve les entités nommées du texte : '+text,
'Trouvez les entités nommées du texte : '+text,
'Repérer les entités nommées présentes dans le texte suivant : '+text,
'Repère les entités nommées présentes dans le texte suivant : '+text,
'Repérez les entités nommées présentes dans le texte suivant : '+text,
'Indiquer les entités nommées du texte :'+text,
'Indique les entités nommées du texte : '+text,
'Indiquez les entités nommées du texte : '+text

An example:

inputs	targets
Trouver les entités nommées du texte : Après deux nuls ( Guingamp et Amiens ) et deux défaites ( Charleroi et Lokeren ) , les hommes Antoine Kombouaré se reprennent et remportent leurs deux dernières confrontations contre UNFP et Sedan .	O, O, O, O, B-ORG, O, B-ORG, O, O, O, O, O, B-ORG, O, B-ORG, O, O, O, O, B-PER, I-PER, O, O, O, O, O, O, O, O, O, B-ORG, O, B-ORG, O

Datasets

tner/wikiann

Original: https://huggingface.co/datasets/tner/wikiann
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

    title = "Cross-lingual Name Tagging and Linking for 282 Languages",  
    author = "Pan, Xiaoman  and Zhang, Boliang  and May, Jonathan  and Nothman, Joel  and Knight, Kevin  and Ji, Heng",  
    booktitle = "Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",  
    month = jul,  
    year = "2017",  
    address = "Vancouver, Canada",  
    publisher = "Association for Computational Linguistics",  
    url = "https://aclanthology.org/P17-1178",  
    doi = "10.18653/v1/P17-1178",  
    pages = "1946--1958",}

License

Unknow

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wikiann_fr_prompt_ner

Citation and License

Citation

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License

The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wikiann_fr_prompt_ner dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

tner/wikineural

Original: https://huggingface.co/datasets/tner/wikineural
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

@inproceedings{tedeschi-etal-2021-wikineural-combined,  
    title = "{W}iki{NE}u{R}al: {C}ombined Neural and Knowledge-based Silver Data Creation for Multilingual {NER}",  
    author = "Tedeschi, Simone  and Maiorca, Valentino  and Campolungo, Niccol{\`o}  and Cecconi, Francesco  and Navigli, Roberto",  
    booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2021",  
    month = nov,  
    year = "2021",  
    address = "Punta Cana, Dominican Republic",  
    publisher = "Association for Computational Linguistics",  
    url = "https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.215",  
    doi = "10.18653/v1/2021.findings-emnlp.215",  
    pages = "2521--2533",}

License

Unknow

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wikineural_fr_prompt_ner

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wikineural_fr_prompt_ner dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

tner/multinerd

Original: https://huggingface.co/datasets/tner/multinerd
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

    title = "{M}ulti{NERD}: A Multilingual, Multi-Genre and Fine-Grained Dataset for Named Entity Recognition (and Disambiguation)",  
    author = "Tedeschi, Simone  and Navigli, Roberto",  
    booktitle = "Findings of the Association for Computational Linguistics: NAACL 2022",  
    month = jul,  
    year = "2022",  
    address = "Seattle, United States",  
    publisher = "Association for Computational Linguistics",  
    url = "https://aclanthology.org/2022.findings-naacl.60",  
    doi = "10.18653/v1/2022.findings-naacl.60",  
    pages = "801--812",}

License

Unknow

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/multinerd_fr_prompt_ner

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/multinerd_fr_prompt_ner dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Jean-Baptiste/wikiner_fr

Original: https://huggingface.co/datasets/Jean-Baptiste/wikiner_fr
The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

@article{NOTHMAN2013151,  
title = {Learning multilingual named entity recognition from Wikipedia},  
journal = {Artificial Intelligence},  
volume = {194},  
pages = {151-175},  
year = {2013},  
note = {Artificial Intelligence, Wikipedia and Semi-Structured Resources},  
issn = {0004-3702},  
doi = {https://doi.org/10.1016/j.artint.2012.03.006},  
url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370212000276},  
author = {Joel Nothman and Nicky Ringland and Will Radford and Tara Murphy and James R. Curran},
}

License

Unknow

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wikiner_fr_prompt_ner

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wikiner_fr_prompt_ner dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Part-of-speech

Assigns a class to each word in a text. Possible classes here are Adposition, Adjective, Adverb, Auxiliary, Coordinating conjunction, Determiner, Interjection, Noun, Numeral, Particle, Pronoun, Proper noun, Punctuation, Subordinating conjunction, Symbol, Verb and Other.

21 prompts

'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

An example:

inputs	targets
Extraire les classes des mots du texte suivant : Les commotions cérébrales sont devenu si courantes dans ce sport qu' on les considére presque comme la routine .	DET, NOUN, ADJ, AUX, VERB, ADV, ADJ, ADP, DET, NOUN, SCONJ, PRON, PRON, VERB, ADV, ADP, DET, NOUN, PUNCT

Citation

universal_dependencies

Original: https://huggingface.co/datasets/universal_dependencies
Note: only the French portion of this multilingual dataset is kept for our use. These are the fr_fqb, fr_gsd, fr_partut, fr_pud, fr_sequoia and fr_spoken splits. The dataset is in native French.

Citation and License

Citation

 @inproceedings{nivre-etal-2020-universal,  
    title = "{U}niversal {D}ependencies v2: An Evergrowing Multilingual Treebank Collection",  
    author = "Nivre, Joakim and de Marneffe, Marie-Catherine and Ginter, Filip  and Haji{\v{c}}, Jan  and Manning, Christopher D.  and Pyysalo, Sampo  and Schuster, Sebastian  and Tyers, Francis  and Zeman, Daniel",  
    booktitle = "Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference",  
    month = may,  
    year = "2020",  
    address = "Marseille, France",  
    publisher = "European Language Resources Association",  
    url = "https://aclanthology.org/2020.lrec-1.497",  
    pages = "4034--4043",  
    language = "English",  
    ISBN = "979-10-95546-34-4",}

License

The fr_gsd, fr_partut and fr_spoken splits are licensed under cc-by-nc-4.0.
The fr_fqb, fr_sequoia splits are licensed under lgpl. The fr_pud split is licensed under cc-by-sa-3.0.

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/universal_dependencies_fr_fqb_fr_prompt_pos
https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/universal_dependencies_fr_gsd_fr_prompt_pos
https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/universal_dependencies_fr_partut_fr_prompt_pos
https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/universal_dependencies_fr_pud_fr_prompt_pos
https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/universal_dependencies_fr_sequoia_fr_prompt_pos
https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/universal_dependencies_fr_spoken_fr_prompt_pos

Citation and License

Citation

See the DOI at the end of this dataset card.

License

The universal_dependencies_fr_fqb_fr_prompt_pos, universal_dependencies_fr_gsd_fr_prompt_pos, universal_dependencies_fr_partut_fr_prompt_pos, universal_dependencies_fr_pud_fr_prompt_pos, universal_dependencies_fr_sequoia_fr_prompt_pos, universal_dependencies_fr_spoken_fr_prompt_pos datasets have the same license as the original dataset from which they are derived.

Data-to-text

Text generation from keywords.

30 prompts

'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+'".',

An example:

inputs	targets
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Mouillabilité, Caoutchouc, Ferromagnétique, Aimantation".	Contrôle magnétique de la mouillabilité Un film de caoutchouc comportant des grains ferromagnétiques durs (avec un axe d'aimantation privilégié) est préparé avec des régions en ruban, alternées en aimantation. Si un tel film, fixé sur un support solide, est soumis à un champ magnétique tangentiel H, il doit déformer la surface libre en crêtes et vallées, et devenir de ce fait plus mouillable.

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taln-ls2n/termith-eval

Original: https://huggingface.co/datasets/taln-ls2n/termith-eval

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Citation

- (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/

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/termith-eval_fr_prompt_data_to_text

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The termith-eval_fr_prompt_data_to_text dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

taln-ls2n/taln-archives

Original: https://huggingface.co/datasets/taln-ls2n/taln-archives

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- (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/

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text

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- (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/

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With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text

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The wikinews-fr-100_fr_prompt_data_to_text dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

Keywords extraction

21 prompts

'Extraire les mots clés importants du texte suivant : '+text,
'Extrais les mots clés importants du texte suivant : '+text,
'Extrayez les mots clés importants du texte suivant : '+text,
'Isoler les mots clés importants du texte suivant : '+text,
'Isole les mots clés importants du texte suivant : '+text,
'Isolez les mots clés importants du texte suivant : '+text,
'Dégager des mots clés dans le texte : '+text,
'Dégage des mots clés dans le texte : '+text,
'Dégagez des mots clés dans le texte : '+text,
'Générer des mots clés issus du texte suivant : '+text,
'Génère des mots clés issus du texte suivant : '+text,
'Générez des mots clés issus du texte suivant : '+text,
'Trouver les mots clés du texte : '+text,
'Trouve les mots clés du texte : '+text,
'Trouvez les mots clés du texte : '+text,
'Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : '+text,
'Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : '+text,
'Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : '+text,
'Indiquer les mots clés du texte : '+text,
'Indiquer les mots clés du texte : '+text,
'Indiquer les mots clés du texte : '+text

An example:

inputs

targets

Extraire les mots clés importants du texte suivant : Contrôle magnétique de la mouillabilité Un film de caoutchouc comportant des grains ferromagnétiques durs (avec un axe d'aimantation privilégié) est préparé avec des régions en ruban, alternées en aimantation. Si un tel film, fixé sur un support solide, est soumis à un champ magnétique tangentiel H, il doit déformer la surface libre en crêtes et vallées, et devenir de ce fait plus mouillable.

Mouillabilité, Caoutchouc, Ferromagnétique, Aimantation.

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taln-ls2n/termith-eval

Original: https://huggingface.co/datasets/taln-ls2n/termith-eval

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- (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/

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- (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/

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cc-by-4.0

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction

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The taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

taln-ls2n/wikinews-fr-100

Original: https://huggingface.co/datasets/taln-ls2n/wikinews-fr-100

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- (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/

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cc-by-4.0

With prompts: https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/wikinews-fr-100_fr_prompt_keywords_extraction

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The wikinews-fr-100_fr_prompt_keywords_extraction dataset has the same license as the original dataset from which it is derived.

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@misc {centre_aquitain_des_technologies_de_l'information_et_electroniques_2023,   
    author       = { {BOURDOIS, Loïck} },  
    organization  = { {Centre Aquitain des Technologies de l'Information et Electroniques} },  
    title        = { Dataset of French Prompts (DFP) (Revision 1d24c09) },  
    year         = 2023,  
    url          = { https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP },  
    doi          = { 10.57967/hf/1200 },  
    publisher    = { Hugging Face } }