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Releases: chatopera/insuranceqa-corpus-zh

insuranceqa-corpus-zh

06 Aug 10:39
@hailiang-wang hailiang-wang
v2.1
7bd35ad
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insuranceqa-corpus-zh

保险行业语料库

Welcome

该语料库包含从网站Insurance Library 收集的问题和答案。

据我们所知，这是保险领域首个开放的QA语料库：

  • 该语料库的内容由现实世界的用户提出，高质量的答案由具有深度领域知识的专业人士提供。 所以这是一个具有真正价值的语料，而不是玩具。

  • 在上述论文中，语料库用于答复选择任务。 另一方面，这种语料库的其他用法也是可能的。 例如，通过阅读理解答案，观察学习等自主学习，使系统能够最终拿出自己的看不见的问题的答案。

  • 数据集分为两个部分“问答语料”和“问答对语料”。问答语料是从原始英文数据翻译过来，未经其他处理的。问答对语料是基于问答语料，又做了分词和去标去停，添加label。所以，"问答对语料"可以直接对接机器学习任务。如果对于数据格式不满意或者对分词效果不满意，可以直接对"问答语料"使用其他方法进行处理，获得可以用于训练模型的数据。

欢迎任何进一步增加此数据集的想法。

安装

pip install --upgrade insuranceqa_data

问答语料

- 问题 答案 词汇（英语）
训练 12,889 21,325 107,889
验证 2,000 3354 16,931
测试 2,000 3308 16,815

每条数据包括问题的中文，英文，答案的正例，答案的负例。案的正例至少1项，基本上在1-5条，都是正确答案。答案的负例有200条，负例根据问题使用检索的方式建立，所以和问题是相关的，但却不是正确答案。

{
    "INDEX": {
        "zh": "中文",
        "en": "英文",
        "domain": "保险种类",
        "answers": [""] # 答案正例列表
        "negatives": [""] # 答案负例列表
    },
    more ...
}

  • 训练：corpus/train.json

  • 验证：corpus/valid.json

  • 测试：corpus/test.json

  • 答案：corpus/answers.json
    一共有 27,413 个回答，数据格式为 json:

{
    "INDEX": {
        "zh": "中文",
        "en": "英文"
    },
    more ...
}

中英文对照文件

问答对

格式 INDEX ++$++ 保险种类 ++$++ 中文 ++$++ 英文

corpus/train.txt, corpus/valid.txt, corpus/test.txt.

答案

格式 INDEX ++$++ 中文 ++$++ 英文

corpus/answers.txt

快速开始

在Python环境中，使用pip安装

兼容py2, py3

pip install --upgrade insuranceqa_data

加载数据

import insuranceqa_data as insuranceqa
train_data = insuranceqa.load_pool_train()
test_data = insuranceqa.load_pool_test()
valid_data = insuranceqa.load_pool_valid()

# valid_data, test_data and train_data share the same properties
for x in train_data:
    print('index %s value: %s ++$++ %s ++$++ %s' % \
     (x, d[x]['zh'], d[x]['en'], d[x]['answers'], d[x]['negatives']))

answers_data = insuranceqa.load_pool_answers()
for x in answers_data:
    print('index %s: %s ++$++ %s' % (x, d[x]['zh'], d[x]['en']))

问答对语料

使用"问答语料"，还需要做很多工作才能进入机器学习的模型，比如分词，去停用词，去标点符号，添加label标记。所以，在"问答语料"的基础上，还可以继续处理，但是在分词等任务中，可以借助不同分词工具，这点对于模型训练而言是有影响的。为了使数据能快速可用，insuranceqa-corpus-zh提供了一个使用HanLP分词和去标，去停，添加label的数据集，这个数据集完全是基于"问答语料"。

import insuranceqa_data as insuranceqa
train_data = insuranceqa.load_pairs_train()
test_data = insuranceqa.load_pairs_test()
valid_data = insuranceqa.load_pairs_valid()

# valid_data, test_data and train_data share the same properties
for x in test_data:
    print('index %s value: %s ++$++ %s ++$++ %s' % \
     (x['qid'], x['question'], x['utterance'], x['label']))

vocab_data = insuranceqa.load_pairs_vocab()
vocab_data['dict_word_to_id']['UNKNOWN']
vocab_data['dict_id_to_word'][0]
vocab_data['tf']
vocab_data['total']

vocab_data包含dict_word_to_id(dict, 从word到id), dict_id_to_word(dict, 从id到word),tf(dict, 词频统计)和total(单词总数)。 其中，未登录词的标识为UNKNOWN，未登录词的id为0。

train_data, test_data 和 valid_data 的数据格式一样。qid 是问题Id，question 是问题，utterance 是回复，label 如果是 [1,0] 代表回复是正确答案，[0,1] 代表回复不是正确答案，所以 utterance 包含了正例和负例的数据。每个问题含有10个负例和1个正例。

train_data含有问题12,889条，数据 141779条，正例：负例 = 1:10
test_data含有问题2,000条，数据 22000条，正例：负例 = 1:10
valid_data含有问题2,000条，数据 22000条，正例：负例 = 1:10

声明

声明1 : insuranceqa-corpus-zh

本数据集使用翻译 insuranceQA而生成，代码发布证书 GPL 3.0。数据仅限于研究用途，如果在发布的任何媒体、期刊、杂志或博客等内容时，必须注明引用和地址。

InsuranceQA Corpus, Hai Liang Wang, https://github.com/Samurais/insuranceqa-corpus-zh, 07 27, 2017

任何基于insuranceqa-corpus衍生的数据也需要开放并需要声明和“声明1”和“声明2”一致的内容。

声明2 : insuranceQA

此数据集仅作为研究目的提供。如果您使用这些数据发表任何内容，请引用我们的论文：Applying Deep Learning to Answer Selection: A Study and An Open Task。Minwei Feng, Bing Xiang, Michael R. Glass, Lidan Wang, Bowen Zhou @ 2015

Assets 2
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Insuranceqa Corpus in Chinese for Machine Learning

28 Jul 02:09
@hailiang-wang hailiang-wang
v1.0
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Insuranceqa Corpus in Chinese for Machine Learning

insuranceqa-corpus-zh

保险行业语料库

Welcome

该语料库包含从网站Insurance Library 收集的问题和答案。

据我们所知，这是保险领域首个开放的QA语料库：

  • 该语料库的内容由现实世界的用户提出，高质量的答案由具有深度领域知识的专业人士提供。 所以这是一个具有真正价值的语料，而不是玩具。

  • 在上述论文中，语料库用于答复选择任务。 另一方面，这种语料库的其他用法也是可能的。 例如，通过阅读理解答案，观察学习等自主学习，使系统能够最终拿出自己的看不见的问题的答案。

欢迎任何进一步增加此数据集的想法。

语料数据

- 问题 答案 词汇（英语）
训练 12,889 21,325 107,889
验证 2,000 3354 16,931
测试 2,000 3308 16,815

每条数据包括问题的中文，英文，答案的正例，答案的负例。案的正例至少1项，基本上在1-5条，都是正确答案。答案的负例有200条，负例根据问题使用检索的方式建立，所以和问题是相关的，但却不是正确答案。

{
    "INDEX": {
        "zh": "中文",
        "en": "英文",
        "domain": "保险种类",
        "answers": [""] # 答案正例列表
        "negatives": [""] # 答案负例列表
    },
    more ...
}

  • 训练：corpus/train.json

  • 验证：corpus/valid.json

  • 测试：corpus/test.json

  • 答案：corpus/answers.json
    一共有 27,413 个回答，数据格式为 json:

{
    "INDEX": {
        "zh": "中文",
        "en": "英文"
    },
    more ...
}

中英文对照文件

问答对

格式 INDEX ++$++ 保险种类 ++$++ 中文 ++$++ 英文

corpus/train.txt, corpus/valid.txt, corpus/test.txt.

答案

格式 INDEX ++$++ 中文 ++$++ 英文

corpus/answers.txt

快速开始

在Python环境中，使用pip安装

兼容py2, py3

pip install --upgrade insuranceqa_data

加载数据对象

import insuranceqa_data as insuranceqa
train_data = insuranceqa.load_train()
test_data = insuranceqa.load_train()
valid_data = insuranceqa.load_train()

# valid_data, test_data and train_data share the same properties
for x in train_data:
    print('index %s value: %s ++$++ %s ++$++ %s' % \
     (x, d[x]['zh'], d[x]['en'], d[x]['answers'], d[x]['negatives']))

answers_data = insuranceqa.load_answers()
for x in answers_data:
    print('index %s: %s ++$++ %s' % (x, d[x]['zh'], d[x]['en']))

声明

声明1 : insuranceqa-corpus-zh

本数据集使用翻译 insuranceQA而生成，代码发布证书 GPL 3.0。数据仅限于研究用途，如果在发布的任何媒体、期刊、杂志或博客等内容时，必须注明引用和地址。

InsuranceQA Corpus, Hai Liang Wang, https://github.com/Samurais/insuranceqa-corpus-zh, 07 27, 2017

任何基于insuranceqa-corpus衍生的数据也需要开放并需要声明和“声明1”和“声明2”一致的内容。

声明2 : insuranceQA

此数据集仅作为研究目的提供。如果您使用这些数据发表任何内容，请引用我们的论文：Applying Deep Learning to Answer Selection: A Study and An Open Task。Minwei Feng, Bing Xiang, Michael R. Glass, Lidan Wang, Bowen Zhou @ 2015

Assets 2
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