• Descrizione :

Set di dati del dialogo contraddittorio del bot.

Set di dati di dialogo etichettati con carattere offensivo dall'attività di dialogo contraddittorio del bot. I dialoghi sono stati raccolti chiedendo agli esseri umani di parlare in modo contraddittorio con i robot.

Maggiori dettagli nel documento .

• Pagina iniziale : https://github.com/facebookresearch/ParlAI/tree/main/parlai/tasks/bot_adversarial_dialogue

• Codice sorgente : tfds.datasets.bot_adversarial_dialogue.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Citazione :

@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 (configurazione predefinita)

• Descrizione della configurazione : i set di dati del dialogo, divisi in suddivisioni di treno, convalida e test.

• Dimensione download : 3.06 MiB

• Dimensione del set di dati : 23.38 MiB

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

bot_adversarial_dialogue/human_nonadv_safety_eval

• Descrizione della configurazione : un set di valutazione della sicurezza umana valutato dai lavoratori in crowdsourcing per quanto riguarda l'offensività.

• Dimensione del download : 10.57 KiB

• Dimensione del set di dati : 34.55 KiB

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):