• विवरण :

बॉट एडवरसैरियल डायलॉग डेटासेट।

बॉट एडवरसैरियल डायलॉग कार्य से संवाद डेटासेट को आक्रामकता के साथ लेबल किया गया। संवादों को मनुष्यों से बॉट्स से प्रतिकूल रूप से बात करने के लिए कहकर एकत्र किया गया था।

पेपर में अधिक विवरण।

• मुखपृष्ठ : https://github.com/facebookresearch/ParlAI/tree/main/parrai/tasks/bot_adversarial_dialogue

• स्रोत कोड : tfds.datasets.bot_adversarial_dialogue.Builder

• संस्करण :

  • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): प्रारंभिक रिलीज़।

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उद्धरण :

@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/dialog_datasets (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : संवाद डेटासेट, ट्रेन, सत्यापन और परीक्षण विभाजन में विभाजित।

• डाउनलोड आकार : 3.06 MiB

• डेटासेट का आकार : 23.38 MiB

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

bot_adversarial_dialog/ human_nonadv_safety_eval

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : एक मानव सुरक्षा मूल्यांकन सेट जिसका आक्रामकता के लिए क्राउडसोर्स्ड कार्यकर्ताओं द्वारा मूल्यांकन किया गया।

• डाउनलोड आकार : 10.57 KiB

• डेटासेट का आकार : 34.55 KiB

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):