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Datasets:
ibm-research
/
StatCanDialogueRetrieval

Tasks:
Text Retrieval
Modalities:
Text
Formats:
json
Sub-tasks:
document-retrieval
Languages:
English
Size:
1K - 10K
Tags:
table-retrieval
text
Libraries:
Datasets
pandas
Polars
License:
Dataset card Data Studio Files
xet
Community
meetdoshi90 commited on
Commit
be32629
·
verified ·
1 Parent(s): fd769c3

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  # Video files - compressed
58
  *.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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+
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+ # StatCan Retrieval
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+
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+ This dataset is part of a Table + Text retrieval benchmark. Includes queries and relevance judgments across test split(s), with corpus in 1 format(s): `corpus`.
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+ ## Configs
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+
81
+ | Config | Description | Split(s) |
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+ | `queries` | Query IDs and text | `test_queries` |
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+ | `corpus` | Plain text corpus: `_id`, `title`, `text` | `corpus` |
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+
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+ ## TableIR Benchmark Statistics
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+
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+ | Dataset | Structured | #Train | #Dev | #Test | #Corpus |
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+ |---|:---:|---:|---:|---:|---:|
91
+ | OpenWikiTables | ✓ | 53.8k | 6.6k | 6.6k | 24.7k |
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+ | NQTables | ✓ | 9.6k | 1.1k | 1k | 170k |
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+ | FeTaQA | ✓ | 7.3k | 1k | 2k | 10.3k |
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+ ## Citation
101
+
102
+ If you use **TableIR Eval: Table-Text IR Evaluation Collection**, please cite:
103
+
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+ ```bibtex
105
+ @misc{doshi2026tableir,
106
+ title = {TableIR Eval: Table-Text IR Evaluation Collection},
107
+ author = {Doshi, Meet and Boni, Odellia and Kumar, Vishwajeet and Sen, Jaydeep and Joshi, Sachindra},
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+ year = {2026},
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+ institution = {IBM Research},
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+ howpublished = {https://huggingface.co/collections/ibm-research/table-text-ir-evaluation},
111
+ note = {Hugging Face dataset collection}
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+ }
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+ ```
114
+
115
+ All credit goes to original authors. Please cite their work:
116
+ ```bibtex
117
+ @inproceedings{lu-etal-2023-statcan,
118
+ title = "The {S}tat{C}an Dialogue Dataset: Retrieving Data Tables through Conversations with Genuine Intents",
119
+ author = "Lu, Xing Han and
120
+ Reddy, Siva and
121
+ de Vries, Harm",
122
+ editor = "Vlachos, Andreas and
123
+ Augenstein, Isabelle",
124
+ booktitle = "Proceedings of the 17th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics",
125
+ month = may,
126
+ year = "2023",
127
+ address = "Dubrovnik, Croatia",
128
+ publisher = "Association for Computational Linguistics",
129
+ url = "https://aclanthology.org/2023.eacl-main.206/",
130
+ doi = "10.18653/v1/2023.eacl-main.206",
131
+ pages = "2799--2829",
132
+ abstract = "We introduce the StatCan Dialogue Dataset consisting of 19,379 conversation turns between agents working at Statistics Canada and online users looking for published data tables. The conversations stem from genuine intents, are held in English or French, and lead to agents retrieving one of over 5000 complex data tables. Based on this dataset, we propose two tasks: (1) automatic retrieval of relevant tables based on a on-going conversation, and (2) automatic generation of appropriate agent responses at each turn. We investigate the difficulty of each task by establishing strong baselines. Our experiments on a temporal data split reveal that all models struggle to generalize to future conversations, as we observe a significant drop in performance across both tasks when we move from the validation to the test set. In addition, we find that response generation models struggle to decide when to return a table. Considering that the tasks pose significant challenges to existing models, we encourage the community to develop models for our task, which can be directly used to help knowledge workers find relevant tables for live chat users."
133
+ }
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+ Q13167 D33100269 1
252
+ Q13167 D11100222 1
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+ Q13167 D20100008 1
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+ Q13167 D20100069 1
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+ Q13169 D33100267 1
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+ Q13169 D33100269 1
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+ Q13169 D20100008 1
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+ Q13169 D20100016 1
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+ Q13169 D20100064 1
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+ Q13169 D20100066 1
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+ Q13172 D33100268 1
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+ Q13244 D25100043 1
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+ Q13200 D13100785 1
281
+ Q13207 D12100134 1
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+ Q13207 D36100107 1
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+ Q13207 D36100127 1
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+ Q13207 D10100016 1
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+ Q13207 D10100015 1
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287
+ Q13203 D33100269 1
288
+ Q13206 D13100415 1
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+ Q13253 D13100465 1
290
+ Q13256 D20100078 1
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+ Q13268 D11100014 1
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+ Q13277 D33100214 1
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+ Q13277 D33100267 1
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+ Q13295 D14100202 1
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+ Q13331 D20100065 1
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+ Q13502 D22100086 1
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+ Q13489 D33100218 1
347
+ Q13489 D14100084 1
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+ Q13448 D33100214 1
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+ Q13448 D33100268 1
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+ Q13517 D38100034 1
380
+ Q13523 D38100034 1
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+ Q13524 D36100578 1
382
+ Q13525 D41100038 1
383
+ Q13525 D37100078 1
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+ Q13536 D13100156 1
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440
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555
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556
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557
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559
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560
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561
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562
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563
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564
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565
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