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CrossWOZ 是一个中文多领域任务导向对话数据集。它包含了6,000个对话会话和102,000个句子,涵盖了酒店、餐厅、景点、地铁和出租车等5个领域。大约60%的对话具有跨领域用户目标,这有利于领域间的依赖性,并鼓励在对话中自然过渡领域。
您可以通过以下方式加载数据集:
import datasets data = datasets.load_dataset('GEM/CrossWOZ')
数据加载程序可以在此处找到 here 。
网站 论文 作者清华大学CoAI小组的朱琦,黄凯力,张铮,朱小燕和黄民烈
@article{zhu-etal-2020-crosswoz, title = "{C}ross{WOZ}: A Large-Scale {C}hinese Cross-Domain Task-Oriented Dialogue Dataset", author = "Zhu, Qi and Huang, Kaili and Zhang, Zheng and Zhu, Xiaoyan and Huang, Minlie", journal = "Transactions of the Association for Computational Linguistics", volume = "8", year = "2020", url = "https://aclanthology.org/2020.tacl-1.19", doi = "10.1162/tacl_a_00314", pages = "281--295", abstract = "To advance multi-domain (cross-domain) dialogue modeling as well as alleviate the shortage of Chinese task-oriented datasets, we propose CrossWOZ, the first large-scale Chinese Cross-Domain Wizard-of-Oz task-oriented dataset. It contains 6K dialogue sessions and 102K utterances for 5 domains, including hotel, restaurant, attraction, metro, and taxi. Moreover, the corpus contains rich annotation of dialogue states and dialogue acts on both user and system sides. About 60{\%} of the dialogues have cross-domain user goals that favor inter-domain dependency and encourage natural transition across domains in conversation. We also provide a user simulator and several benchmark models for pipelined task-oriented dialogue systems, which will facilitate researchers to compare and evaluate their models on this corpus. The large size and rich annotation of CrossWOZ make it suitable to investigate a variety of tasks in cross-domain dialogue modeling, such as dialogue state tracking, policy learning, user simulation, etc.", }联系人姓名
朱琦
联系人电子邮箱zhuq96@gmail.com
有排行榜吗?否
否
支持的语言汉语
许可协议Apache许可证2.0
预期用途CrossWOZ 是第一个规模较大的中文跨领域任务型对话数据集。它包含了酒店、餐厅、景点、地铁和出租车等5个领域的6,000个对话会话和102,000个句子。此外,该语料库在用户和系统两方面都包含有关对话状态和对话行为的丰富注释。我们还提供了用户模拟器和多个基准模型,用于流水线任务导向型对话系统,这将有助于研究人员在该语料库上比较和评估他们的模型。
主要任务对话响应生成
交流目标根据对话上下文和数据库搜索结果生成响应。
学术组织
组织清华大学
数据集创作者清华大学CoAI小组的朱琦,黄凯力,张铮,朱小燕和黄民烈
资助中国国家自然科学基金会,中国国家重点研究与发展计划
谁将数据集添加到GEM中?朱琦(清华大学)
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Split | Train | Valid | Test |
---|---|---|---|
# dialogues | 5,012 | 500 | 500 |
# Turns (utterances) | 84,692 | 8,458 | 8,476 |
Vocab | 12,502 | 5,202 | 5,143 |
Avg. sub-goals | 3.24 | 3.26 | 3.26 |
Avg. semantic tuples | 14.8 | 14.9 | 15.0 |
Avg. turns | 16.9 | 16.9 | 17.0 |
Avg. tokens per turn | 16.3 | 16.3 | 16.2 |
CrossWOZ 是第一个规模较大的中文跨领域Wizard-of-Oz任务型对话数据集。
类似的数据集是的
独特的语言覆盖范围否
与其他GEM数据集的区别该语料库在用户和系统两方面都包含有关对话状态和对话行为的丰富注释,可用于广泛的任务。
该数据集衡量的能力对话理解,对话策略学习
是
GEM的修改其他
修改细节为了适应Hugging Face数据集,我们将用户注释者ID和系统注释者ID分开;我们将目标/用户状态中的数据类型转换为字符串。
是否有其他数据拆分?否
根据用户目标的类型,我们将训练集中的对话分为五个类别:
对话理解,对话策略学习
评估指标BLEU
提议的评估方法BLEU评估生成质量。
是否有之前的结果?是
其他评估方法信息比率:黄金响应中有多少实体在生成的响应中出现。
相关的先前结果在MultiWOZ数据集上的BLEU值。
收集中文的人对人对话。
交流目标根据对话上下文和数据库搜索结果生成响应。
来自不同来源的信息否
众包
众包数据的来源参与型实验
语言生成者通过不同的数据点的usr/sys ID来指示创建者。
覆盖的主题领域:景点、酒店、餐厅、地铁、出租车
数据验证数据策划者验证
是否筛选数据?未筛选
无
注释服务?否
是
同意政策细节注释者同意将数据集用于研究目的。
其他同意的下游使用任何
不太可能
PII类别通用PII
是否进行PII识别?无识别
否
否
是
关于数据集如何满足需求的详细信息CrossWOZ 是第一个规模较大的中文跨领域Wizard-of-Oz任务型对话数据集。该语料库在用户和系统两方面都包含有关对话状态和对话行为的丰富注释,可用于广泛的任务。
否
语言生成者是否代表了该语言?是
否
开放许可 - 允许商业使用
语言数据是否有版权限制开放许可 - 允许商业使用
否
不适合的应用模型可能无法处理对话中的未知值
不推荐的用例响应可能多样化,不能用BLEU捕捉到