You can find the main data card on the GEM Website .
RiSAWOZ is a Chinese dialog dataset. It can be used to study various dialogue tasks, such as Dialogue State Tracking, Dialogue Context-to-Text Generation, Coreference Resolution and Unified Generative Ellipsis and Coreference Resolution.
You can load the dataset via:
import datasets data = datasets.load_dataset('GEM/RiSAWOZ')
The data loader can be found here .
website paper authorsJun Quan (Soochow University, Suzhou, China), Shian Zhang (Soochow University, Suzhou, China), Qian Cao(Soochow University, Suzhou, China), Zizhong Li (Tianjin University, Tianjin, China), Deyi Xiong (Tianjin University, Tianjin, China)
@inproceedings{quan-etal-2020-risawoz, title = "{R}i{SAWOZ}: A Large-Scale Multi-Domain {W}izard-of-{O}z Dataset with Rich Semantic Annotations for Task-Oriented Dialogue Modeling", author = "Quan, Jun and Zhang, Shian and Cao, Qian and Li, Zizhong and Xiong, Deyi", booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)", month = nov, year = "2020", address = "Online", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.67", pages = "930--940", }Contact Name
Deyi Xiong
Contact Emaildyxiong@tju.edu.cn
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no
Covered DialectsOnly Mandarin Chinese is covered in this dataset.
Covered LanguagesMandarin Chinese
Licensecc-by-4.0: Creative Commons Attribution 4.0 International
Intended UseRiSAWOZ can be used to support the study under various dialogue tasks, such as Natural Language Understanding, Dialogue State Tracking, Dialogue Context-to-Text Generation, Coreference Resolution and Unified Generative Ellipsis and Coreference Resolution.
Primary TaskDialog Response Generation
Communicative GoalGenerate system response given dialogue context across multiple domains.
academic
Curation Organization(s)Soochow University and Tianjin University
Dataset CreatorsJun Quan (Soochow University, Suzhou, China), Shian Zhang (Soochow University, Suzhou, China), Qian Cao(Soochow University, Suzhou, China), Zizhong Li (Tianjin University, Tianjin, China), Deyi Xiong (Tianjin University, Tianjin, China)
Fundingthe National Key Research and Development Project
Who added the Dataset to GEM?Tianhao Shen (Tianjin University, Tianjin, China), Chaobin You (Tianjin University, Tianjin, China), Deyi Xiong (Tianjin University, Tianjin, China)
[ { "dialogue_id": "attraction_goal_4-63###6177", "goal": "attraction_goal_4-63: 你是苏州人,但不怎么出去玩。你朋友来苏州找你,你准备带他逛逛“水乡古镇”,你希望客服给你推荐个消费水平“中等”的地方。然后你要问清楚这地方“是否地铁直达”、“特点”、“门票价格”这些信息。最后,你要感谢客服的帮助,然后说再见。", "domains": [ "旅游景点" ], "dialogue": [ { "turn_id": 0, "turn_domain": [ "旅游景点" ], "user_utterance": "你好,我是苏州人,但是不怎么出去玩,我朋友来苏州找我了,我准备带他逛逛水乡古镇,你能帮我推荐一下吗?", "system_utterance": "推荐您去周庄古镇。", "belief_state": { "inform slot-values": { "旅游景点-景点类型": "水乡 古镇" }, "turn_inform": { "旅游景点-景点类型": "水乡 古镇" }, "turn request": [] }, "user_actions": [ [ "Inform", "旅游景点", "景点类型", "水乡 古镇" ], [ "Greeting", "旅游景点", "", "" ] ], "system_actions": [ [ "Recommend", "旅游景点", "名称", "周庄 古镇" ] ], "db_results": [ "数据库检索结果:成功匹配个数为8", "{'名称': '周庄古镇', '区域': '昆山', '景点类型': '水乡古镇', '最适合人群': '朋友出游', '消费': '偏贵', '是否地铁直达': '否', '门票价格': '100元', '电话号码': '400-8282900', '地址': '苏州市昆山市周庄镇全福路43号', '评分': 4.5, '开放时间': '07:30-18:50', '特点': '小桥流水与人家,双桥水巷摇橹船,还有沈万三的足迹待你寻访'}", "{'名称': '同里古镇', '区域': '吴江', '景点类型': '水乡古镇', '最适合人群': '朋友出游', '消费': '偏贵', 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the most complex example (i.e. with the most domains):
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RiSAWOZ is the first large-scale multi-domain Chinese Wizard-of-Oz dataset with rich semantic annotations.
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Unique Language Coverageno
Difference from other GEM datasetsThe corpus contains rich semantic annotations, such as ellipsis and coreference, in addition to traditional dialogue annotations (dialogue states, dialogue acts, etc.), which can be used in various tasks in dialogue system.
Ability that the Dataset measuresNatural Language Understanding, Dialogue State Tracking, Dialogue Context-to-Text Generation, Coreference Resolution, Unified Generative Ellipsis and Coreference Resolution
no
Additional Splits?no
Natural Language Understanding, Dialogue State Tracking, Dialogue Context-to-Text Generation, Coreference Resolution, Unified Generative Ellipsis and Coreference Resolution
MetricsOther: Other Metrics
Other Metricssee "Definitions of other metrics"
Previous results available?yes
Other Evaluation Approachessame as our dataset
Relevant Previous ResultsJoint Accuracy, Inform Rate, Success Rate, BLEU Score and Combined Score on MultiWOZ and CrossWOZ dataset.
Gather human-to-human dialog in Chinese.
Communicative GoalGenerate system response given dialogue context across multiple domains.
Sourced from Different Sourcesno
Crowdsourced
Where was it crowdsourced?Other crowdworker platform
Topics Covereddomains: Attraction, Restaurant, Hotel, Flight, Train, Weather, Movie, TV, Computer, Car, Hospital, Courses
Data Validationvalidated by data curator
Was Data Filtered?hybrid
Filter CriteriaRule-based and manual selection criteria
crowd-sourced
Number of Raters51<n<100
Rater QualificationsChinese native speaker
Raters per Training Example3
Raters per Test Example3
Annotation Service?no
Annotation Valuesunknown
yes
Consent Policy DetailsAnnotators agree using the dataset for research purpose.
Other Consented Downstream UseAny
no PII
Justification for no PIIThe slots and values as well as utterances do not contain any personal information.
yes
Maintenance Plan DetailsBuilding a leaderboard webpage to trace and display the latest results on the dataset
Maintainer Contact InformationDeyi Xiong ( dyxiong@tju.edu.cn )
Any Contestation Mechanism?contact maintainer
Contestation Form LinkDeyi Xiong ( dyxiong@tju.edu.cn )
no
yes
Details on how Dataset Addresses the NeedsRiSAWOZ is the first large-scale multi-domain Chinese Wizard-of-Oz dataset with rich semantic annotations.
no
Are the Language Producers Representative of the Language?yes
None
open license - commercial use allowed
Copyright Restrictions on the Language Dataopen license - commercial use allowed
None
Unsuited ApplicationsUsing the trained model on domains that are not included in the 12 domains selected for this dataset.
Discouraged Use CasesDesigning models that leverage unknown bias in the dataset to optimize specific metrics.