Datasets:
lmqg
/

Languages:
Italian
ArXiv:
License:

The viewer is disabled because this dataset repo requires arbitrary Python code execution. Please consider removing the loading script and relying on automated data support (you can use convert_to_parquet from the datasets library). If this is not possible, please open a discussion for direct help.

Dataset Card for "lmqg/qg_itquad"

Dataset Summary

This is a subset of QG-Bench, a unified question generation benchmark proposed in "Generative Language Models for Paragraph-Level Question Generation: A Unified Benchmark and Evaluation, EMNLP 2022 main conference". This is a modified version of SQuAD-it for question generation (QG) task. Since the original dataset only contains training/validation set, we manually sample test set from training set, which has no overlap in terms of the paragraph with the training set.

Supported Tasks and Leaderboards

  • question-generation: The dataset is assumed to be used to train a model for question generation. Success on this task is typically measured by achieving a high BLEU4/METEOR/ROUGE-L/BERTScore/MoverScore (see our paper for more in detail).

Languages

Italian (it)

Dataset Structure

An example of 'train' looks as follows.

{
  'answer': 'Carlo III',
  'question': "Il figlio di chi è morto sulla strada per Palermo e vi è sepolto?",
  'sentence': 'Carlo III scelse Palermo per la sua incoronazione come Re di Sicilia.',
  'paragraph': 'Dopo il trattato di Utrecht (1713), la Sicilia fu consegnata ai Savoia, ma nel 1734 fu nuovamente posseduta dai...',
  'sentence_answer': '<hl> Carlo III <hl> scelse Palermo per la sua incoronazione come Re di Sicilia.',
  'paragraph_answer': "Dopo il trattato di Utrecht (1713), la Sicilia fu consegnata ai Savoia, ma nel 1734 fu nuovamente posseduta dai borbonici. <hl> Carlo III <hl> scelse Palermo per la sua incoronazione come Re di Sicilia. Charles fece costruire nuove case per la popolazione in crescita, mentre il commercio e l' industria crebbero. Tuttavia, ormai Palermo era ora solo un' altra città provinciale, dato che la Corte Reale risiedeva a Napoli. Il figlio di Carlo Ferdinando, anche se non gradito dalla popolazione, si rifugiò a Palermo dopo la Rivoluzione francese del 1798. Suo figlio Alberto è morto sulla strada per Palermo ed è sepolto in città. Quando fu fondato il Regno delle Due Sicilie, la capitale originaria era Palermo (1816) ma un anno dopo si trasferì a Napoli.",
  'paragraph_sentence': "Dopo il trattato di Utrecht (1713), la Sicilia fu consegnata ai Savoia, ma nel 1734 fu nuovamente posseduta dai borbonici. <hl> Carlo III scelse Palermo per la sua incoronazione come Re di Sicilia. <hl> Charles fece costruire nuove case per la popolazione in crescita, mentre il commercio e l' industria crebbero. Tuttavia, ormai Palermo era ora solo un' altra città provinciale, dato che la Corte Reale risiedeva a Napoli. Il figlio di Carlo Ferdinando, anche se non gradito dalla popolazione, si rifugiò a Palermo dopo la Rivoluzione francese del 1798. Suo figlio Alberto è morto sulla strada per Palermo ed è sepolto in città. Quando fu fondato il Regno delle Due Sicilie, la capitale originaria era Palermo (1816) ma un anno dopo si trasferì a Napoli."
}

The data fields are the same among all splits.

  • question: a string feature.
  • paragraph: a string feature.
  • answer: a string feature.
  • sentence: a string feature.
  • paragraph_answer: a string feature, which is same as the paragraph but the answer is highlighted by a special token <hl>.
  • paragraph_sentence: a string feature, which is same as the paragraph but a sentence containing the answer is highlighted by a special token <hl>.
  • sentence_answer: a string feature, which is same as the sentence but the answer is highlighted by a special token <hl>.

Each of paragraph_answer, paragraph_sentence, and sentence_answer feature is assumed to be used to train a question generation model, but with different information. The paragraph_answer and sentence_answer features are for answer-aware question generation and paragraph_sentence feature is for sentence-aware question generation.

Data Splits

train validation test
46550 7609 7609

Citation Information

@inproceedings{ushio-etal-2022-generative,
    title = "{G}enerative {L}anguage {M}odels for {P}aragraph-{L}evel {Q}uestion {G}eneration",
    author = "Ushio, Asahi  and
        Alva-Manchego, Fernando  and
        Camacho-Collados, Jose",
    booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = dec,
    year = "2022",
    address = "Abu Dhabi, U.A.E.",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
}
Downloads last month
180

Models trained or fine-tuned on lmqg/qg_itquad