Datasets:
Tasks:
Text Retrieval
Modalities:
Text
Formats:
json
Sub-tasks:
document-retrieval
Languages:
Kazakh
Size:
100K - 1M
ArXiv:
License:
license: cc-by-sa-4.0 | |
task_categories: | |
- text-retrieval | |
task_ids: | |
- document-retrieval | |
language: | |
- kk | |
source_datasets: | |
- original | |
- extended|natural_questions | |
- extended|wikipedia | |
pretty_name: KazQAD-Retrieval | |
configs: | |
- config_name: queries-and-passages | |
data_files: | |
- split: train | |
path: "queries-and-passages/kazqad-queries-and-passages-v1.0-kk-train.jsonl.gz" | |
- split: validation | |
path: "queries-and-passages/kazqad-queries-and-passages-v1.0-kk-validation.jsonl.gz" | |
- split: test | |
path: "queries-and-passages/kazqad-queries-and-passages-v1.0-kk-test.jsonl.gz" | |
default: true | |
- config_name: corpus | |
data_files: "corpus/kazqad-corpus-v1.0-kk.jsonl.gz" | |
# Dataset Card for KazQAD-Retrieval | |
## Dataset Description | |
- **Repository:** [https://github.com/IS2AI/KazQAD](https://github.com/IS2AI/KazQAD) | |
- **Paper:** https://arxiv.org/abs/2404.04487 | |
### Dataset Summary | |
**KazQAD** is a **Kaz**akh open-domain **Q**uestion **A**nswering **D**ataset | |
that can be used in both reading comprehension and full ODQA settings, as well as for information retrieval experiments. | |
This repository contains only the collection and relevance judgments for information retrieval task. | |
Short answers and data for the reading comprehension task (extractive QA) can be found [here](https://huggingface.co/datasets/issai/kazqad). | |
KazQAD contains just under 6,000 unique questions and nearly 12,000 passage-level relevance judgements (subset `queries-and-passages`). | |
The questions come from two sources: translated items from the Natural Questions (NQ) dataset (only for training) and | |
the original Kazakh Unified National Testing (UNT) exam (for development and testing). | |
The accompanying text corpus (subset `corpus`) contains more than 800,000 passages from the Kazakh Wikipedia. | |
IR format data (topics and qrels) can be found in our [Github repository](https://github.com/IS2AI/KazQAD). | |
## Dataset Structure | |
### Data Instances | |
An example of passage-level relevance judgements (subset `queries-and-passages`) looks as follows. | |
``` | |
{ | |
"id": "kzh2998kzh", | |
"question": "Ғұндардың ру көсемдері кім болды?", | |
"positive_passages": [ | |
{ | |
"docid": "101241_28_1", | |
"title": "Көшпелілердегі қоғамдық қатынастар", | |
"text": "Хан билігі бүкіл елге қатысты жоғары саяси билік болса, ру, тайпа көлеміндегі нақты билік сол рулардан шыққан беделді ру ақсақалдарының қолында болды..." | |
}, | |
] | |
"negative_passages": [ | |
{ | |
"docid": "101241_24_1", | |
"title": "Көшпелілердегі қоғамдық қатынастар", | |
"text": "Қазақ хандарының жанында ақылшысы, кеңесшілері, төбе билері, жасақтары, іс жүргізуші мемлекеттік қызметкерлері болды..." | |
}, | |
{ | |
"docid": "79445_3_1", | |
"title": "Ежелгі герман тайпалары және рим империясы", | |
"text": "...Германдық тайпалардың негізгі шаруашылық ұясы қауым болды. Қауым мүшелері топқа бөлінбей, жерді бірлесіп өңдеді..." | |
}, | |
] | |
} | |
``` | |
An example of Kazakh Wikipedia collection (subset `corpus`) looks as follows. | |
``` | |
{ | |
"docid": "101241_28_1", | |
"title": "Көшпелілердегі қоғамдық қатынастар", | |
"text": "Хан билігі бүкіл елге қатысты жоғары саяси билік болса, ру, тайпа көлеміндегі нақты билік сол рулардан шыққан беделді ру ақсақалдарының қолында болды..." | |
} | |
``` | |
### Data Splits | |
The following table shows the number of queries (#Q), the number of positive (#P+) and negative (#P-) passages for each data split. | |
| **split** | **#Q** | **#P+** | **#P-** | | |
|:--------------:|:------:|:-------:|:-------:| | |
| **train** | 3,487 | 3,893 | 3,558 | | |
| **validation** | 548 | 769 | 229 | | |
| **test** | 1,929 | 2,718 | 653 | | |
## Citation Information | |
``` | |
@article{kazqad, | |
author = {Rustem Yeshpanov, Pavel Efimov, Leonid Boytsov, Ardak Shalkarbayuli and Pavel Braslavski}, | |
title = {{KazQAD}: Kazakh Open-Domain Question Answering Dataset}, | |
journal = {Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)}, | |
pages = {9645--9656}, | |
year = 2024, | |
} | |
``` |