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task_categories:
- image-to-text
- text2text-generation
language:
- ja
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## 読み込み方
```python
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。
* https://www.homemate-research.com/senryu/photo/
* https://marusenryu.com/

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 | int | 76 | お題のID |
| image | int | 185066 | 画像のID。それぞれ"{image}.jpg"という画像に対応している。 |
| 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。 |
| responses | list | [{}] | お題に対する回答集。各お題に対して2件ずつ |
| 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 |
| responses.award | str | 採用 | 回答に与えられた賞 |
| 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内での利用としてください。