• Descriptif :

Ensemble de données de dialogue contradictoire avec les robots.

Ensembles de données de dialogue étiquetés comme offensants de la tâche Bot Adversarial Dialogue. Les dialogues ont été collectés en demandant aux humains de parler de manière contradictoire aux robots.

Plus de détails dans le journal .

• Page d'accueil : https://github.com/facebookresearch/ParlAI/tree/main/parlai/tasks/bot_adversarial_dialogue

• Code source : tfds.datasets.bot_adversarial_dialogue.Builder

• Versions :

  • 1.0.0 (par défaut) : version initiale.

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Oui

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : None

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Citation :

@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 (configuration par défaut)

• Description de la configuration : Les ensembles de données de dialogue, divisés en fractionnements de train, de validation et de test.

• Taille du téléchargement : 3.06 MiB

• Taille de l'ensemble de données : 23.38 MiB

• Divisions :

• Structure des fonctionnalités :

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),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

bot_adversarial_dialogue/human_nonadv_safety_eval

• Description de la configuration : Un ensemble d'évaluation de la sécurité humaine évalué par des travailleurs participatifs pour leur caractère offensant.

• Taille du téléchargement : 10.57 KiB

• Taille du jeu de données : 34.55 KiB

• Divisions :

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :