RSTD / README.md
DmitriiSablin's picture
Update README.md
215baff verified
|
Raw
History Blame Contribute Delete
5.09 kB
---
license: cc-by-4.0
language:
- ru
task_categories:
- text-retrieval
tags:
- word-sense-disambiguation
- polysemy
- diversity-ranking
- information-retrieval
- russian
size_categories:
- n<1K
---
# RSTD — Russian Semantic Triplets Dataset
Русскоязычный корпус для оценки **diversity-ранжирования** при семантической
многозначности: проверяет способность поисковой системы покрыть в выдаче
**разные смыслы** полисемичного слова и не поддаться на отвлекающие документы.
## Методология
Построен по методологии **RUSSE'2018** (Panchenko et al., 2018) — первого
shared task по разрешению лексической многозначности для русского языка:
- **значения** полисемичных слов — по словарному инвентарю (Викисловарь);
- **контексты** — реальные предложения из корпуса **Taiga**
(`cointegrated/taiga_stripped_proza`);
- **разметка смыслов** выполнена вручную по содержанию каждого предложения.
Часть слов (акция, гвоздика, лук, гусеница) пересекается с инвентарём RUSSE'2018.
## Задача
**Diversity-ранжирование.** Запрос — полисемичное слово; релевантны документы,
покрывающие **разные смыслы** этого слова. Качественная выдача покрывает все
смыслы, а не повторяет один. Главная метрика — **α-nDCG** (Clarke et al., 2008),
штрафующая повторное покрытие одного смысла.
## Состав
| Файл | Описание | Размер |
|---|---|---|
| `corpus.jsonl` | документы (предложения из Taiga, размечены по смыслам) | 206 |
| `queries.jsonl` | запросы (полисемичные слова) | 39 |
| `qrels.jsonl` | пары релевантности (бинарные) | 570 |
| `noise_random.jsonl` | дистракторы: другая тема | 30 |
| `noise_context.jsonl` | дистракторы: близкая тема, иной смысл | 30 |
| `noise_adversarial.jsonl` | дистракторы: то же слово в неверном смысле | 30 |
14 полисемичных слов, 28 смыслов.
## Формат
```json
// corpus.jsonl
{"_id": "d001", "text": "Захлопнув дверь, провернул ключ в замочной скважине.", "anchor": "ключ", "sense": "замок"}
// queries.jsonl
{"_id": "q_0000", "text": "Найди разные значения слова «ключ».", "anchor": "ключ", "senses": ["замок", "родник"]}
// qrels.jsonl
{"query-id": "q_0000", "corpus-id": "d001", "score": 1}
```
## Дистракторы
- **random** — нерелевантные тексты на другие темы.
- **context** — тематически близкие, но иного смысла.
- **adversarial** — содержат то же слово в противоречащем контексте
(«починил замок, не используя ключа»). Сильнейший тест на понимание смысла.
## Эксперименты с устойчивостью
1. **Семантический шум** — дистракторы трёх типов (в составе датасета).
2. **Числовой шум** — гауссово возмущение эмбеддинга запроса
(`emb + N(0, σ²)`, σ ∈ {0, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3}) как стресс-тест.
## Загрузка
```python
from datasets import load_dataset
corpus = load_dataset("DmitriiSablin/RSTD", data_files="corpus.jsonl")
```
## Цитирование
```bibtex
@misc{sablin2026rstd,
author = {Sablin, Dmitrii},
title = {RSTD: Russian Semantic Triplets Dataset},
year = {2026},
publisher = {Hugging Face},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/DmitriiSablin/RSTD}}
}
@inproceedings{panchenko2018russe,
title = {{RUSSE'2018}: A Shared Task on Word Sense Induction for the Russian Language},
author = {Panchenko, Alexander and others},
booktitle = {Computational Linguistics and Intellectual Technologies (Dialogue)},
pages = {547--564}, year = {2018}
}
```
## Ограничения
Компактный датасет (14 слов), разметка одним аннотатором. Не претендует на
масштаб RUSSE'2018; предназначен для оценки diversity-ранжирования и устойчивости
к семантическим дистракторам в задачах IR.
## Лицензия
CC BY 4.0