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Datasets:
GEM
/
RiSAWOZ

Modalities:
Text
Languages:
Chinese
Size:
10K - 100K
Tags:
dialog-response-generation
Libraries:
Datasets
License:
Dataset card Data Studio Files
xet
Community
4
Sebastian Gehrmann commited on
Commit
79a328c
·
1 Parent(s): c838e8b

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  1. RiSAWOZ.py +186 -346
RiSAWOZ.py CHANGED
@@ -52,6 +52,168 @@ _HOMEPAGE = "https://github.com/terryqj0107/RiSAWOZ"
52
 
53
  _LICENSE = "Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license."
54
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
55
 
56
  class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
57
  """RiSAWOZ: A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset with Rich Semantic Annotations for Task-Oriented Dialogue Modeling"""
@@ -72,340 +234,28 @@ class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
72
  "system_utterance": datasets.Value("string"),
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  },
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- "turn request": datasets.Sequence(datasets.Value("string"))
398
  },
399
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- "system_actions": datasets.Sequence(datasets.Sequence(datasets.Value("string"))),
 
 
 
 
401
  "db_results": datasets.Sequence(datasets.Value("string")),
402
  "segmented_user_utterance": datasets.Value("string"),
403
- "segmented_system_utterance": datasets.Value("string")
404
  }
405
- ]
406
  }
407
  )
408
-
409
  return datasets.DatasetInfo(
410
  # This is the description that will appear on the datasets page.
411
  description=_DESCRIPTION,
@@ -446,10 +296,7 @@ class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
446
  datasets.SplitGenerator(
447
  name=datasets.Split.TEST,
448
  # These kwargs will be passed to _generate_examples
449
- gen_kwargs={
450
- "filepath": data_dir2["test"],
451
- "split": "test"
452
- },
453
  ),
454
  datasets.SplitGenerator(
455
  name=datasets.Split.VALIDATION,
@@ -459,29 +306,22 @@ class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
459
  "split": "dev",
460
  },
461
  ),
462
- datasets.SplitGenerator(
463
- name="challenge",
464
- # These kwargs will be passed to _generate_examples
465
- gen_kwargs={
466
- "filepath": data_dir2["test"],
467
- "split": "challenge",
468
- },
469
- ),
470
  ]
471
 
472
  def _generate_examples(
473
- self, filepath, split # method parameters are unpacked from `gen_kwargs` as given in `_split_generators`
 
 
474
  ):
475
- """ Yields examples as (key, example) tuples. """
476
  # This method handles input defined in _split_generators to yield (key, example) tuples from the dataset.
477
  # The `key` is here for legacy reason (tfds) and is not important in itself.
478
- empty_belief_state = ["旅游景点-名称", "旅游景点-区域", "旅游景点-景点类型", "旅游景点-最适合人群", "旅游景点-消费", "旅游景点-是否地铁直达", "旅游景点-门票价格", "旅游景点-电话号码", "旅游景点-地址", "旅游景点-评分", "旅游景点-开放时间", "旅游景点-特点", "餐厅-名称", "餐厅-区域", "餐厅-菜系", "餐厅-价位", "餐厅-是否地铁直达", "餐厅-人均消费", "餐厅-地址", "餐厅-电话号码", "餐厅-评分", "餐厅-营业时间", "餐厅-推荐菜", "酒店-名称", "酒店-区域", "酒店-星级", "酒店-价位", "酒店-酒店类型", "酒店-房型", "酒店-停车场", "酒店-房费", "酒店-地址", "酒店-电话号码", "酒店-评分", "电脑-品牌", "电脑-产品类别", "电脑-分类", "电脑-内存容量", "电脑-屏幕尺寸", "电脑-CPU", "电脑-价格区间", "电脑-系列", "电脑-商品名称", "电脑-系统", "电脑-游戏性能", "电脑-CPU型号", "电脑-裸机重量", "电脑-显卡类别", "电脑-显卡型号", "电脑-特性", "电脑-色系", "电脑-待机时长", "电脑-硬盘容量", "电脑-价格", "火车-出发地", "火车-目的地", "火车-日期", "火车-车型", "火车-坐席", "火车-车次信息", "火车-时长", "火车-出发时间", "火车-到达时间", "火车-票价", "飞机-出发地", "飞机-目的地", "飞机-日期", "飞机-舱位档次", "飞机-航班信息", "飞机-起飞时间", "飞机-到达时间", "飞机-票价", "飞机-准点率", "天气-城市", "天气-日期", "天气-天气", "天气-温度", "天气-风力风向", "天气-紫外线强度", "电影-制片国家/地区", "电影-类型", "电影-年代", "电影-主演", "电影-导演", "电影-片名", "电影-主演名单", "电影-具体上映时间", "电影-片长", "电影-豆瓣评分", "电视剧-制片国家/地区", "电视剧-类型", "电视剧-年代", "电视剧-主演", "电视剧-导演", "电视剧-片名", "电视剧-主演名单", "电视剧-首播时间", "电视剧-集数", "电视剧-单集片长", "电视剧-豆瓣评分", "辅导班-班号", "辅导班-难度", "辅导班-科目", "辅导���-年级", "辅导班-区域", "辅导班-校区", "辅导班-上课方式", "辅导班-开始日期", "辅导班-结束日期", "辅导班-每周", "辅导班-上课时间", "辅导班-下课时间", "辅导班-时段", "辅导班-课次", "辅导班-课时", "辅导班-教室地点", "辅导班-教师", "辅导班-价格", "辅导班-课程网址", "辅导班-教师网址", "汽车-名称", "汽车-车型", "汽车-级别", "汽车-座位数", "汽车-车身尺寸(mm)", "汽车-厂商", "汽车-能源类型", "汽车-发动机排量(L)", "汽车-发动机马力(Ps)", "汽车-驱动方式", "汽车-综合油耗(L/100km)", "汽车-环保标准", "汽车-驾驶辅助影像", "汽车-巡航系统", "汽车-价格(万元)", "汽车-车系", "汽车-动力水平", "汽车-油耗水平", "汽车-倒车影像", "汽车-定速巡航", "汽车-座椅加热", "汽车-座椅通风", "汽车-所属价格区间", "医院-名称", "医院-等级", "医院-类别", "医院-性质", "医院-区域", "医院-地址", "医院-电话", "医院-挂号时间", "医院-门诊时间", "医院-公交线路", "医院-地铁可达", "医院-地铁线路", "医院-重点科室", "医院-CT", "医院-3.0T MRI", "医院-DSA"]
479
 
480
  with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
481
  all_data = json.load(f)
482
  id_ = 0
483
  for data in all_data:
484
- for slot in empty_belief_state:
485
  for dia in data["dialogue"]:
486
  if slot not in dia["belief_state"]["inform slot-values"]:
487
  dia["belief_state"]["inform slot-values"][slot] = ""
@@ -489,9 +329,9 @@ class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
489
  dia["belief_state"]["turn_inform"][slot] = ""
490
 
491
  yield id_, {
492
- "dialogue_id": data["dialogue_id"],
493
- "goal": data["goal"],
494
- "domains": data["domains"],
495
- "dialogue": data["dialogue"]
496
- }
497
- id_ += 1
 
52
 
53
  _LICENSE = "Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license."
54
 
55
+ _EMPTY_BELIEF_STATE = [
56
+ "旅游景点-名称",
57
+ "旅游景点-区域",
58
+ "旅游景点-景点类型",
59
+ "旅游景点-最适合人群",
60
+ "旅游景点-消费",
61
+ "旅游景点-是否地铁直达",
62
+ "旅游景点-门票价格",
63
+ "旅游景点-电话号码",
64
+ "旅游景点-地址",
65
+ "旅游景点-评分",
66
+ "旅游景点-开放时间",
67
+ "旅游景点-特点",
68
+ "餐厅-名称",
69
+ "餐厅-区域",
70
+ "餐厅-菜系",
71
+ "餐厅-价位",
72
+ "餐厅-是否地铁直达",
73
+ "餐厅-人均消费",
74
+ "餐厅-地址",
75
+ "餐厅-电话号码",
76
+ "餐厅-评分",
77
+ "餐厅-营业时间",
78
+ "餐厅-推荐菜",
79
+ "酒店-名称",
80
+ "酒店-区域",
81
+ "酒店-星级",
82
+ "酒店-价位",
83
+ "酒店-酒店类型",
84
+ "酒店-房型",
85
+ "酒店-停车场",
86
+ "酒店-房费",
87
+ "酒店-地址",
88
+ "酒店-电话号码",
89
+ "酒店-评分",
90
+ "电脑-品牌",
91
+ "电脑-产品类别",
92
+ "电脑-分类",
93
+ "电脑-内存容量",
94
+ "电脑-屏幕尺寸",
95
+ "电脑-CPU",
96
+ "电脑-价格区间",
97
+ "电脑-系列",
98
+ "电脑-商品名称",
99
+ "电脑-系统",
100
+ "电脑-游戏性能",
101
+ "电脑-CPU型号",
102
+ "电脑-裸机重量",
103
+ "电脑-显卡类别",
104
+ "电脑-显卡型号",
105
+ "电脑-特性",
106
+ "电脑-色系",
107
+ "电脑-待机时长",
108
+ "电脑-硬盘容量",
109
+ "电脑-价格",
110
+ "火车-出发地",
111
+ "火车-目的地",
112
+ "火车-日期",
113
+ "火车-车型",
114
+ "火车-坐席",
115
+ "火车-车次信息",
116
+ "火车-时长",
117
+ "火车-出发时间",
118
+ "火车-到达时间",
119
+ "火车-票价",
120
+ "飞机-出发地",
121
+ "飞机-目的地",
122
+ "飞机-日期",
123
+ "飞机-舱位档次",
124
+ "飞机-航班信息",
125
+ "飞机-起飞时间",
126
+ "飞机-到达时间",
127
+ "飞机-票价",
128
+ "飞机-准点率",
129
+ "天气-城市",
130
+ "天气-日期",
131
+ "天气-天气",
132
+ "天气-温度",
133
+ "天气-风力风向",
134
+ "天气-紫外线强度",
135
+ "电影-制片国家/地区",
136
+ "电影-类型",
137
+ "电影-年代",
138
+ "电影-主演",
139
+ "电影-导演",
140
+ "电影-片名",
141
+ "电影-主演名单",
142
+ "电影-具体上映时间",
143
+ "电影-片长",
144
+ "电影-豆瓣评分",
145
+ "电视剧-制片国家/地区",
146
+ "电视剧-类型",
147
+ "电视剧-年代",
148
+ "电视剧-主演",
149
+ "电视剧-导演",
150
+ "电视剧-片名",
151
+ "电视剧-主演名单",
152
+ "电视剧-首播时间",
153
+ "电视剧-集数",
154
+ "电视剧-单集片长",
155
+ "电视剧-豆瓣评分",
156
+ "辅导班-班号",
157
+ "辅导班-难度",
158
+ "辅导班-科目",
159
+ "辅导班-年级",
160
+ "辅导班-区域",
161
+ "辅导班-校区",
162
+ "辅导班-上课方式",
163
+ "辅导班-开始日期",
164
+ "辅导班-结束日期",
165
+ "辅导班-每周",
166
+ "辅导班-上课时间",
167
+ "辅导班-下课时间",
168
+ "辅导班-时段",
169
+ "辅导班-课次",
170
+ "辅导班-课时",
171
+ "辅导班-教室地点",
172
+ "辅导班-教师",
173
+ "辅导班-价格",
174
+ "辅导班-课程网址",
175
+ "辅导班-教师网址",
176
+ "汽车-名称",
177
+ "汽车-车型",
178
+ "汽车-级别",
179
+ "汽车-座位数",
180
+ "汽车-车身尺寸(mm)",
181
+ "汽车-厂商",
182
+ "汽车-能源类型",
183
+ "汽车-发动机排量(L)",
184
+ "汽车-发动机马力(Ps)",
185
+ "汽车-驱动方式",
186
+ "汽车-综合油耗(L/100km)",
187
+ "汽车-环保标准",
188
+ "汽车-驾驶辅助影像",
189
+ "汽车-巡航系统",
190
+ "汽车-价格(万元)",
191
+ "汽车-车系",
192
+ "汽车-动力水平",
193
+ "汽车-油耗水平",
194
+ "汽车-倒车影像",
195
+ "汽车-定速巡航",
196
+ "汽车-座椅加热",
197
+ "汽车-座椅通风",
198
+ "汽车-所属价格区间",
199
+ "医院-名称",
200
+ "医院-等级",
201
+ "医院-类别",
202
+ "医院-性质",
203
+ "医院-区域",
204
+ "医院-地址",
205
+ "医院-电话",
206
+ "医院-挂号时间",
207
+ "医院-门诊时间",
208
+ "医院-公交线路",
209
+ "医院-地铁可达",
210
+ "医院-地铁线路",
211
+ "医院-重点科室",
212
+ "医院-CT",
213
+ "医院-3.0T MRI",
214
+ "医院-DSA",
215
+ ]
216
+
217
 
218
  class RiSAWOZ(datasets.GeneratorBasedBuilder):
219
  """RiSAWOZ: A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset with Rich Semantic Annotations for Task-Oriented Dialogue Modeling"""
 
234
  "system_utterance": datasets.Value("string"),
235
  "belief_state": {
236
  "inform slot-values": {
237
+ d: datasets.Value("string") for d in _EMPTY_BELIEF_STATE
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
238
  },
239
  # "inform slot-values": datasets.Value("string"),
240
  "turn_inform": {
241
+ d: datasets.Value("string") for d in _EMPTY_BELIEF_STATE
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
242
  },
243
+ "turn request": datasets.Sequence(datasets.Value("string")),
244
  },
245
+ "user_actions": datasets.Sequence(
246
+ datasets.Sequence(datasets.Value("string"))
247
+ ),
248
+ "system_actions": datasets.Sequence(
249
+ datasets.Sequence(datasets.Value("string"))
250
+ ),
251
  "db_results": datasets.Sequence(datasets.Value("string")),
252
  "segmented_user_utterance": datasets.Value("string"),
253
+ "segmented_system_utterance": datasets.Value("string"),
254
  }
255
+ ],
256
  }
257
  )
258
+
259
  return datasets.DatasetInfo(
260
  # This is the description that will appear on the datasets page.
261
  description=_DESCRIPTION,
 
296
  datasets.SplitGenerator(
297
  name=datasets.Split.TEST,
298
  # These kwargs will be passed to _generate_examples
299
+ gen_kwargs={"filepath": data_dir2["test"], "split": "test"},
 
 
 
300
  ),
301
  datasets.SplitGenerator(
302
  name=datasets.Split.VALIDATION,
 
306
  "split": "dev",
307
  },
308
  ),
 
 
 
 
 
 
 
 
309
  ]
310
 
311
  def _generate_examples(
312
+ self,
313
+ filepath,
314
+ split, # method parameters are unpacked from `gen_kwargs` as given in `_split_generators`
315
  ):
316
+ """Yields examples as (key, example) tuples."""
317
  # This method handles input defined in _split_generators to yield (key, example) tuples from the dataset.
318
  # The `key` is here for legacy reason (tfds) and is not important in itself.
 
319
 
320
  with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
321
  all_data = json.load(f)
322
  id_ = 0
323
  for data in all_data:
324
+ for slot in _EMPTY_BELIEF_STATE:
325
  for dia in data["dialogue"]:
326
  if slot not in dia["belief_state"]["inform slot-values"]:
327
  dia["belief_state"]["inform slot-values"][slot] = ""
 
329
  dia["belief_state"]["turn_inform"][slot] = ""
330
 
331
  yield id_, {
332
+ "dialogue_id": data["dialogue_id"],
333
+ "goal": data["goal"],
334
+ "domains": data["domains"],
335
+ "dialogue": data["dialogue"],
336
+ }
337
+ id_ += 1