Datasets:
metadata
task_categories:
- image-to-text
- text2text-generation
language:
- ja
読み込み方
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("YANS-official/senryu-test", split="test")
概要
川柳投稿サイトの『写真川柳』と『川柳投稿まるせん』のクロールデータです。 以下のページからクロールし、原本のHTMLファイルと構造化処理を行った結果を格納しました。
このデータは以下の2タスクが含まれます。
- image_to_text: 画像でお題が渡され、それに対する回答を返します。
- text_to_text: テキストでお題が渡され、それに対する回答を返します。
それぞれの量は以下の通りです。
| タスク | お題数（画像枚数） | 回答数 | うち委員が用意したお題 |
|---|---|---|---|
| image_to_text | 70 | 140 | 7 |
| text_to_text | 30 | 60 | 3 |
各お題に対し、異なる賞が与えられている2件の回答だけを残し、他の回答は削除しました。
データセットの各カラム説明
| カラム名 | 型 | 例 | 概要 |
|---|---|---|---|
| odai_id | str | senryu-test-76 | お題のID |
| file_name | str | 185066.jpg | 対応するお題の画像ファイル。text_to_textの場合は"dummy.png"という文字列が格納されている。 |
| type | str | image_to_text | "text_to_text", "image_to_text"のいずれかが入っている。 |
| use_human_eval | bool | False | 人手評価で使うデータ（=委員の画像で作ったデータ）かどうかを表す。Trueなら人手評価で使う |
| odai | str | 写真で一句。 | image_to_textの場合は"写真で一句"という文字列が格納されている。text_to_textの場合は"〇〇川柳"という形式で文字列が格納されている。 |
| reference_responses | list | [{}] | お題に対する回答集。各お題に対して2件ずつ |
| reference_responses.text | str | ライバルと 打ち解け合った 風呂の中 | お題に対する回答 |
| reference_responses.award | str | 採用 | 回答に与えられた賞 |
| reference_responses.response_id | int | 1 | お題に対する回答の番号 |
ライセンス等
クロール元のサイトの管理者には許可をとっていませんので、YANS内でのみの利用としてください。