• Описание :

Набор данных состязательного диалога ботов.

Наборы данных диалогов, помеченные как оскорбительные, из задачи «Состязательный диалог ботов». Диалоги были собраны путем предложения людям враждебно разговаривать с ботами.

Подробности в статье .

• Домашняя страница : https://github.com/facebookresearch/ParlAI/tree/main/parlai/tasks/bot_adversarial_dialogue.

• Исходный код : tfds.datasets.bot_adversarial_dialogue.Builder .

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): первоначальный выпуск.

• Автокэширование ( документация ): Да

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Цитата :

@misc{xu2021recipes,
      title={Recipes for Safety in Open-domain Chatbots},
      author={Jing Xu and Da Ju and Margaret Li and Y-Lan Boureau and Jason Weston and Emily Dinan},
      year={2021},
      eprint={2010.07079},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

bot_adversarial_dialogue/dialogue_datasets (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : наборы данных диалога, разделенные на поезда, проверки и тесты.

• Размер загрузки : 3.06 MiB

• Размер набора данных : 23.38 MiB

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'bot_persona': Sequence(Text(shape=(), dtype=string)),
    'dialogue_id': float32,
    'episode_done': bool,
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'labels': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'round_id': float32,
    'speaker_to_eval': Text(shape=(), dtype=string),
    'text': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

bot_adversarial_dialogue/human_nonadv_safety_eval

• Описание конфигурации : набор для оценки безопасности человека, который оценивается краудсорсинговыми работниками на предмет оскорбительного характера.

• Размер загрузки : 10.57 KiB

• Размер набора данных : 34.55 KiB

• Расколы :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'episode_done': bool,
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'labels': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'text': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Функциональная документация :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):