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winning-arguments-ling-enriched

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The dataset generation failed because of a cast error

Error code:   DatasetGenerationCastError
Exception:    DatasetGenerationCastError
Message:      An error occurred while generating the dataset

All the data files must have the same columns, but at some point there are 1 new columns ({'n_NUM_Case_Nom'}) and 3 missing columns ({'comment_id', 'n_NUM_Case_Acc', 'comment_id_right'}).

This happened while the csv dataset builder was generating data using

hf://datasets/mmmaurer/winning-arguments-ling-enriched/posts.csv (at revision a6cbe378ce893cc1059721ac09849e58677aec8f)

Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1831, in _prepare_split_single
                  writer.write_table(table)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 644, in write_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2272, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2218, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              post_id: string
              quality: double
              clarity: double
              cogency: double
              effectiveness: double
              reasonableness: double
              overall: double
              impact_not: double
              impact_medium: double
              impact: double
              argumentative: double
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              proposal: double
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              justification_no: double
              justification_inferior: double
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              story: double
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              post_id_right: string
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              ...
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              gunning_fog: double
              ari: double
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              cli: double
              lix: double
              rix: double
              n_hedges: int64
              avg_n_synsets: double
              avg_n_synsets_noun: double
              avg_n_synsets_verb: double
              avg_n_synsets_adj: double
              avg_n_synsets_adv: double
              n_low_synsets: int64
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              n_high_synsets_noun: int64
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              n_low_synsets_verb: int64
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              -- schema metadata --
              pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 46115
              to
              {'post_id': Value('string'), 'comment_id': Value('string'), 'quality': Value('float64'), 'clarity': Value('float64'), 'cogency': Value('float64'), 'effectiveness': Value('float64'), 'reasonableness': Value('float64'), 'overall': Value('float64'), 'impact_not': Value('float64'), 'impact_medium': Value('float64'), 'impact': Value('float64'), 'argumentative': Value('float64'), 'posEmotion': Value('float64'), 'negEmotion': Value('float64'), 'narration': Value('float64'), 'QforJustification': Value('float64'), 'empathy': Value('float64'), 'proposal': Value('float64'), 'reference': Value('float64'), 'justification_no': Value('float64'), 'justification_inferior': Value('float64'), 'justification_qualified': Value('float64'), 'justification_sophisticated': Value('float64'), 'cgood_no': Value('float64'), 'cgood_nationalist': Value('float64'), 'cgood_universal': Value('float64'), 'respect_no': Value('float64'), 'respect_implicit': Value('float64'), 'respect_explicit': Value('float64'), 'story': Value('float64'), 'interactivity_negative': Value('float64'), 'interactivity_no': Value('float64'), 'interactivity_neutral': Value('float64'), 'interactivity_positive': Value('float64'), 'post_id_right': Value('string'), 'comment_id_right': Value('string'), 'raw_sequence_length': Value('float64'), 'n_tokens': Value('float64'), 'n_sentences': Value('float64'), 'tokens_per_sentence': Value('float64'), 'n_characters': Value('float64'), 'avg_word_length': Value('float64'), 'n_types': Value('float64'
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              because column names don't match
              
              During handling of the above exception, another exception occurred:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1456, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1055, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 894, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 970, in _download_and_prepare
                  self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1702, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1833, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
              datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
              
              All the data files must have the same columns, but at some point there are 1 new columns ({'n_NUM_Case_Nom'}) and 3 missing columns ({'comment_id', 'n_NUM_Case_Acc', 'comment_id_right'}).
              
              This happened while the csv dataset builder was generating data using
              
              hf://datasets/mmmaurer/winning-arguments-ling-enriched/posts.csv (at revision a6cbe378ce893cc1059721ac09849e58677aec8f)
              
              Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

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Basic Information

This dataset contains an enriched version of the Winning Arguments Corpus.

The original corpus is enriched with

Argument quality features obtained via Adapter Models
Linguistic features extracted with elfen

Usage

To use this data, download the original corpus here and then merge on the post_ids and comment_ids.

Note that we only extract linguistic features for the most upvoted, least upvoted, and delta comment per post, and the post's text itself. The argument quality features are available for all comments. If you need linguistic features for the rest of the comments, you can use elfen to extract them.

Citation

If you use this enriched dataset in academic work, please cite

@inproceedings{doenmez-maurer-2025-ai,
title = "AI Argues Differently: Distinct Argumentative and Linguistic Patterns of LLMs in Persuasive Contexts",
author = "Dönmez, Esra and
Maurer, Maximilian and
Lapesa, Gabriella and
Falenska, Agnieszka",
year = {2025},
booktitle = "To appear: Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
}

and the original corpus

@inproceedings{tan+etal:16a,
author = {Chenhao Tan and Vlad Niculae and Cristian Danescu-Niculescu-Mizil and Lillian Lee},
title = {Winning Arguments: Interaction Dynamics and Persuasion Strategies in Good-faith Online Discussions},
year = {2016},
booktitle = {Proceedings of WWW}
}

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Collection including mmmaurer/winning-arguments-ling-enriched

AI Argues Differently Datasets

Collection

Enriched Datasets from the paper "AI Argues Differently". • 3 items • Updated Sep 17, 2025