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+ language:
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+ - fr
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+ license: cc-by-sa-4.0
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+ size_categories:
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+ - n < 100K
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+ task_categories:
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+ - text-generation
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+ - fill-mask
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+ tags:
11
+ - physics
12
+ - science
13
+ ---
14
+
15
+ # Dataset Card for Wiki-Physique-FR
16
+
17
+ Ce jeu de données est une version spécialisée ciblant exclusivement le domaine de la **physique** au sein de Wikipédia en français. Il est idéal pour le fine-tuning de modèles de langage sur des connaissances scientifiques.
18
+
19
+ ## Construction du Dataset
20
+
21
+ La méthode de construction suit la même pipeline que le dataset général, mais avec un filtrage thématique strict dès l'étape SPARQL.
22
+
23
+ ### 1. Sélection Thématique
24
+ La sélection s'est basée sur la hiérarchie Wikidata pour la classe **Physique** (`Q413`).
25
+
26
+ **Requête SPARQL :**
27
+ ```sparql
28
+ SELECT ?article WHERE {
29
+ ?article schema:about ?item .
30
+ ?item wdt:P279* wd:Q413 .
31
+ ?article schema:inLanguage "fr" .
32
+ }
33
+ ```
34
+ *Note : Cette requête récupère toutes les entités qui héritent (directement ou par transition) de la classe "Physique".*
35
+
36
+ ### 2. Pipeline de Traitement
37
+ Toutes les étapes de téléchargement, nettoyage et validation sont identiques au dataset général :
38
+ - **Extraction plein texte** via API MediaWiki.
39
+ - **Suppression du bruit** (formules LaTeX trop complexes, références, méta-données).
40
+ - **Segmentation** en paragraphes cohérents de 60 à 600 mots.
41
+ - **Validation linguistique** via `FastText` (seuil de confiance 0.90).
42
+
43
+ ## Caractéristiques Techniques
44
+
45
+ - **Langue** : Français (FR)
46
+ - **Domaine** : Physique (générale, théorique, appliquée)
47
+ - **Source** : Wikipedia (via extraction structurée)
48
+ - **Format** : JSONL (un objet JSON par ligne)
49
+
50
+ Exemple d'enregistrement :
51
+ ```json
52
+ {"lang": "fr", "domain": "physique_generale", "source": "wikipedia", "text": "Les ondes de basse fréquence (inférieure à un hertz) sont généralement qualifiées de microséismes..."}
53
+ ```
54
+
55
+ ## Utilisation PRÉVUE
56
+ Ce dataset est particulièrement adapté pour :
57
+ - Entraîner des "Small Language Models" (SLM) spécialisés.
58
+ - Augmenter les capacités de raisonnement scientifique d'un modèle généraliste.
59
+ - Tâches de RAG (Retrieval Augmented Generation) dans le domaine scientifique.
60
+
61
+ ## Licence
62
+ Conformément aux conditions de Wikipédia, ce dataset est disponible sous licence **CC BY-SA 4.0**.