Upload TechnicalSupportCalls.py

TechnicalSupportCalls.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+import csv
+import datasets
+from datasets.tasks import TextClassification
+
+
+_DESCRIPTION = """\
+Коллекция из более чем 2000 обращений в службу технической поддержки размеченная по 37 различным темам.
+"""
+
+_CITATION = """\
+Отсутсвует
+"""
+
+_TRAIN_DOWNLOAD_URL = "https://huggingface.co/datasets/SIA86/TechnicalSupportCalls/blob/main/train.csv"
+_TEST_DOWNLOAD_URL = "https://huggingface.co/datasets/SIA86/TechnicalSupportCalls/blob/main/test.csv"
+
+
+class TechSuppCalls(datasets.GeneratorBasedBuilder):
+    """Technical Support Calls topic classification dataset."""
+
+    def _info(self):
+        return datasets.DatasetInfo(
+            description=_DESCRIPTION,
+            features=datasets.Features(
+                {
+                    "text": datasets.Value("string"),
+                    "label": datasets.features.ClassLabel(num_classes=5, names=[
+                        'Не работает почта ЕПС (единая почтовая система)', 
+                        'Отремонтировать МФУ (многофункциональное устройство)', 
+                        'Настроить почту на мобильном телефоне, смартфоне', 
+                        'Проблема с почтой (переполнен ящик, не отправляются письма)', 
+                        'Настроить принтер, МФУ (многофункциональное устройство)'
+                         ]),
+                }
+            ),
+            homepage="https://huggingface.co/datasets/SIA86/TechnicalSupportCalls/tree/main",
+            citation=_CITATION,
+            task_templates=[TextClassification(text_column="text", label_column="label")],
+        )
+
+    def _split_generators(self, dl_manager):
+        train_path = dl_manager.download_and_extract(_TRAIN_DOWNLOAD_URL)
+        test_path = dl_manager.download_and_extract(_TEST_DOWNLOAD_URL)
+        return [
+            datasets.SplitGenerator(name=datasets.Split.TRAIN, gen_kwargs={"filepath": train_path}),
+            datasets.SplitGenerator(name=datasets.Split.TEST, gen_kwargs={"filepath": test_path}),
+        ]
+
+    def _generate_examples(self, filepath):
+        """Technical Support Calls examples."""
+        with open(filepath, encoding="utf-8") as csv_file:
+            csv_reader = csv.reader(
+                csv_file, quotechar='"', delimiter=",", quoting=csv.QUOTE_ALL, skipinitialspace=True
+            )
+            for id_, row in enumerate(csv_reader):
+                label, title, description = row
+                # Original labels are [1, 2, 3, 4] ->
+                #                   ['World', 'Sports', 'Business', 'Sci/Tech']
+                # Re-map to [0, 1, 2, 3].
+                label = int(label) - 1
+                text = " ".join((title, description))
+                yield id_, {"text": text, "label": label}