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          '5': animaux
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          '15': assurances
          '16': audiovisuel et communication
          '17': automobiles et cycles
          '18': avortement
          '19': banques et établissements financiers
          '20': bâtiment et travaux publics
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          '22': bioéthique
          '23': bois et forêts
          '24': bourses d'études
          '25': cérémonies publiques et fêtes légales
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          '28': 'chômage : indemnisation'
          '29': collectivités territoriales
          '30': commerce et artisanat
          '31': commerce extérieur
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          '17': automobiles et cycles
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          '19': banques et établissements financiers
          '20': bâtiment et travaux publics
          '21': baux
          '22': bioéthique
          '23': bois et forêts
          '24': bourses d'études
          '25': cérémonies publiques et fêtes légales
          '26': chambres consulaires
          '27': chasse et pêche
          '28': 'chômage : indemnisation'
          '29': collectivités territoriales
          '30': commerce et artisanat
          '31': commerce extérieur
          '32': communes
          '33': consommation
          '34': contributions indirectes
          '35': coopération intercommunale
          '36': copropriété
          '37': corps diplomatique et consulaire
          '38': cours d'eau, étangs et lacs
          '39': cultes
          '40': culture
          '41': déchéances et incapacités
          '42': déchets, pollution et nuisances
          '43': décorations, insignes et emblèmes
          '44': défense
          '45': démographie
          '46': départements
          '47': donations et successions
          '48': drogue
          '49': droit pénal
          '50': droits de l'Homme et libertés publiques
          '51': eau
          '52': économie sociale
          '53': éducation physique et sportive
          '54': élections et référendums
          '55': élevage
          '56': emploi
          '57': énergie et carburants
          '58': enfants
          '59': enregistrement et timbre
          '60': enseignement
          '61': 'enseignement : personnel'
          '62': enseignement agricole
          '63': enseignement maternel et primaire
          '64': 'enseignement maternel et primaire : personnel'
          '65': enseignement privé
          '66': enseignement secondaire
          '67': 'enseignement secondaire : personnel'
          '68': enseignement supérieur
          '69': 'enseignement supérieur : personnel'
          '70': enseignement technique et professionnel
          '71': 'enseignement technique et professionnel : personnel'
          '72': enseignements artistiques
          '73': entreprises
          '74': environnement
          '75': ésotérisme
          '76': espace
          '77': établissements de santé
          '78': État
          '79': état civil
          '80': étrangers
          '81': famille
          '82': femmes
          '83': finances publiques
          '84': fonction publique de l'État
          '85': fonction publique hospitalière
          '86': fonction publique territoriale
          '87': fonctionnaires et agents publics
          '88': formation professionnelle
          '89': Français de l'étranger
          '90': frontaliers
          '91': gendarmerie
          '92': gens du voyage
          '93': grandes écoles
          '94': handicapés
          '95': heure légale
          '96': hôtellerie et restauration
          '97': impôt de solidarité sur la fortune
          '98': impôt sur le revenu
          '99': impôt sur les sociétés
          '100': impôts et taxes
          '101': impôts locaux
          '102': industrie
          '103': informatique
          '104': institutions sociales et médico-sociales
          '105': jeunes
          '106': jeux et paris
          '107': justice
          '108': langue française
          '109': logement
          '110': 'logement : aides et prêts'
          '111': marchés financiers
          '112': marchés publics
          '113': matières premières
          '114': médecines parallèles
          '115': mer et littoral
          '116': mines et carrières
          '117': ministères et secrétariats d'État
          '118': mort
          '119': moyens de paiement
          '120': nationalité
          '121': ordre public
          '122': organisations internationales
          '123': outre-mer
          '124': papiers d'identité
          '125': Parlement
          '126': partis et mouvements politiques
          '127': patrimoine culturel
          '128': pensions militaires d'invalidité
          '129': personnes âgées
          '130': pharmacie et médicaments
          '131': 'plus-values : imposition'
          '132': police
          '133': politique économique
          '134': politique extérieure
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          '137': postes
          '138': préretraites
          '139': presse et livres
          '140': prestations familiales
          '141': produits dangereux
          '142': professions de santé
          '143': professions immobilières
          '144': professions judiciaires et juridiques
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          '150': rapatriés
          '151': recherche
          '152': régions
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          '156': 'retraites : régime agricole'
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          '159': risques professionnels
          '160': saisies et sûretés
          '161': sang et organes humains
          '162': santé
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          '164': sécurité publique
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          '170': syndicats
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          '173': télécommunications
          '174': tourisme et loisirs
          '175': traités et conventions
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          '177': transports aériens
          '178': transports ferroviaires
          '179': transports par eau
          '180': transports routiers
          '181': transports urbains
          '182': travail
          '183': TVA
          '184': Union européenne
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**QR-AN Dataset: a classification and generation dataset of french Parliament questions-answers.** 

This is a dataset for theme/topic classification, made of questions and answers from https://www2.assemblee-nationale.fr/recherche/resultats_questions . \

It contains 188 unbalanced classes, 80k questions-answers divided into 3 splits: train (60k), val (10k) and test (10k). \

Can be used for generation with 'qran_generation'
This dataset is compatible with the [`run_summarization.py`](https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/pytorch/summarization) script from Transformers if you add this line to the `summarization_name_mapping` variable:
```python
"ccdv/cass-summarization": ("question", "answer")
```

Compatible with [run_glue.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/pytorch/text-classification) script:
```
export MODEL_NAME=camembert-base
export MAX_SEQ_LENGTH=512

python run_glue.py \
  --model_name_or_path $MODEL_NAME \
  --dataset_name cassandra-themis/QR-AN  \
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  --per_device_train_batch_size 8 \
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