Download aihub_summary_and_report.py from KETI-NLP/aihub_summary_and_report: direct link, hf CLI and curl.
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https://huggingface.co/datasets/KETI-NLP/aihub_summary_and_report/resolve/main/aihub_summary_and_report.py
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hf download hf://datasets/KETI-NLP/aihub_summary_and_report/aihub_summary_and_report.py
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curl -L -o aihub_summary_and_report.py https://huggingface.co/datasets/KETI-NLP/aihub_summary_and_report/resolve/main/aihub_summary_and_report.py
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| # Copyright 2022 san kim | |
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| # limitations under the License. | |
| import os | |
| import json | |
| import textwrap | |
| import zipfile | |
| import datasets | |
| _VERSION = datasets.Version("1.0.0", "") | |
| _URL = "https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=582" | |
| _CITATION = """\ | |
| There is no citation information | |
| """ | |
| _DESCRIPTION = """\ | |
| # 요약문 및 레포트 생성데이터 | |
| ## 소개 | |
| 다양한 한국어 원문 데이터로부터 정제된 추출 및 생성 요약문을 도출하고 검증한 한국어 문서요약 AI 데이터셋으로, 추출요약을 포함하여 본문에서 중요한 문장을 하나의 새로운 요약문으로 창조하는 생성요약(Abstractive Summarization)을 위한 데이터 세트를 구축하고 이를 실제 모델에 학습 | |
| ## 구축목적 | |
| 다양한 문서유형의 한국어 원문으로부터 추출요약문과 생성요약문을 도출해낼 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋 | |
| ## Usage | |
| ```python | |
| from datasets import load_dataset | |
| raw_datasets = load_dataset( | |
| "aihub_summary_and_report.py", | |
| "base", | |
| cache_dir="huggingface_datasets", | |
| data_dir="data", | |
| ignore_verifications=True, | |
| ) | |
| dataset_train = raw_datasets["train"] | |
| for item in dataset_train: | |
| print(item) | |
| exit() | |
| ``` | |
| ## 데이터 관련 문의처 | |
| | 담당자명 | 전화번호 | 이메일 | | |
| | ------------- | ------------- | ------------- | | |
| | 김정민 이사 | 02-3404-7237 | kris.kim@wisenut.co.kr | | |
| ## Copyright | |
| ### 데이터 소개 | |
| AI 허브에서 제공되는 인공지능 학습용 데이터(이하 ‘AI데이터’라고 함)는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원의 「지능정보산업 인프라 조성」 사업의 일환으로 구축되었으며, 본 사업의 유‧무형적 결과물인 데이터, AI 응용모델 및 데이터 저작도구의 소스, 각종 매뉴얼 등(이하 ‘AI데이터 등’)에 대한 일체의 권리는 AI데이터 등의 구축 수행기관 및 참여기관(이하 ‘수행기관 등’)과 한국지능정보사회진흥원에 있습니다. | |
| 본 AI데이터 등은 인공지능 기술 및 제품·서비스 발전을 위하여 구축하였으며, 지능형 제품・서비스, 챗봇 등 다양한 분야에서 영리적・비영리적 연구・개발 목적으로 활용할 수 있습니다. | |
| ### 데이터 이용정책 | |
| - 본 AI데이터 등을 이용하기 위해서 다음 사항에 동의하며 준수해야 함을 고지합니다. | |
| 1. 본 AI데이터 등을 이용할 때에는 반드시 한국지능정보사회진흥원의 사업결과임을 밝혀야 하며, 본 AI데이터 등을 이용한 2차적 저작물에도 동일하게 밝혀야 합니다. | |
| 2. 국외에 소재하는 법인, 단체 또는 개인이 AI데이터 등을 이용하기 위해서는 수행기관 등 및 한국지능정보사회진흥원과 별도로 합의가 필요합니다. | |
| 3. 본 AI데이터 등의 국외 반출을 위해서는 수행기관 등 및 한국지능정보사회진흥원과 별도로 합의가 필요합니다. | |
| 4. 본 AI데이터는 인공지능 학습모델의 학습용으로만 사용할 수 있습니다. 한국지능정보사회진흥원은 AI데이터 등의 이용의 목적이나 방법, 내용 등이 위법하거나 부적합하다고 판단될 경우 제공을 거부할 수 있으며, 이미 제공한 경우 이용의 중지와 AI 데이터 등의 환수, 폐기 등을 요구할 수 있습니다. | |
| 5. 제공 받은 AI데이터 등을 수행기관 등과 한국지능정보사회진흥원의 승인을 받지 않은 다른 법인, 단체 또는 개인에게 열람하게 하거나 제공, 양도, 대여, 판매하여서는 안됩니다. | |
| 6. AI데이터 등에 대해서 제 4항에 따른 목적 외 이용, 제5항에 따른 무단 열람, 제공, 양도, 대여, 판매 등의 결과로 인하여 발생하는 모든 민・형사 상의 책임은 AI데이터 등을 이용한 법인, 단체 또는 개인에게 있습니다. | |
| 7. 이용자는 AI 허브 제공 데이터셋 내에 개인정보 등이 포함된 것이 발견된 경우, 즉시 AI 허브에 해당 사실을 신고하고 다운로드 받은 데이터셋을 삭제하여야 합니다. | |
| 8. AI 허브로부터 제공받은 비식별 정보(재현정보 포함)를 인공지능 서비스 개발 등의 목적으로 안전하게 이용하여야 하며, 이를 이용해서 개인을 재식별하기 위한 어떠한 행위도 하여서는 안됩니다. | |
| 9. 향후 한국지능정보사회진흥원에서 활용사례・성과 등에 관한 실태조사를 수행 할 경우 이에 성실하게 임하여야 합니다. | |
| ### 데이터 다운로드 신청방법 | |
| 1. AI 허브를 통해 제공 중인 AI데이터 등을 다운로드 받기 위해서는 별도의 신청자 본인 확인과 정보 제공, 목적을 밝히는 절차가 필요합니다. | |
| 2. AI데이터를 제외한 데이터 설명, 저작 도구 등은 별도의 신청 절차나 로그인 없이 이용이 가능합니다. | |
| 3. 한국지능정보사회진흥원이 권리자가 아닌 AI데이터 등은 해당 기관의 이용정책과 다운로드 절차를 따라야 하며 이는 AI 허브와 관련이 없음을 알려 드립니다. | |
| """ | |
| TRAINING_FPATH_REL = "022.요약문 및 레포트 생성 데이터/01.데이터/1.Training/라벨링데이터/TL1.zip" | |
| VALIDATION_FPATH_REL = "022.요약문 및 레포트 생성 데이터/01.데이터/2.Validation/라벨링데이터/VL1.zip" | |
| def generator(fpath): | |
| with zipfile.ZipFile(fpath, "r") as fp: | |
| file_list = fp.namelist() | |
| file_list = filter(lambda x: x.endswith(".json"), file_list) | |
| for fname in file_list: | |
| item = json.load(fp.open(fname, "r")) | |
| ma = item["Meta(Acqusition)"] | |
| mr = item["Meta(Refine)"] | |
| ann = item["Annotation"] | |
| ann_dir = fname.split('/')[-2] | |
| doc_type = ma["doc_type"] | |
| passage_id = mr["passage_id"] | |
| passage = mr["passage"] | |
| generative_summary = ann["summary1"] | |
| if ann_dir == "20per": | |
| extractive_summary = ann["summary3"] | |
| else: | |
| extractive_summary = ann["summary2"] | |
| yield { | |
| "doc_type": doc_type, | |
| "passage_id": passage_id, | |
| "passage": passage, | |
| "generative_summary": generative_summary, | |
| "extractive_summary": extractive_summary, | |
| } | |
| class SummaryAndReport(datasets.GeneratorBasedBuilder): | |
| """SummaryAndReport Dataset""" | |
| BUILDER_CONFIGS = [ | |
| datasets.BuilderConfig( | |
| name="base", | |
| version=_VERSION, | |
| description="Summary and Report Dataset", | |
| ) | |
| ] | |
| manual_download_instructions = textwrap.dedent(f""" | |
| You need to manually download the data file on AIHub (${_URL}). | |
| The folder containing the saved file can be used to load the dataset | |
| via 'datasets.load_dataset("aihub_summary_and_report.py", data_dir="<path/to/folder>")' | |
| """) | |
| def _info(self): | |
| return datasets.DatasetInfo( | |
| description=_DESCRIPTION, | |
| features=datasets.Features( | |
| { | |
| "doc_type": datasets.Value("string"), | |
| "passage_id": datasets.Value("string"), | |
| "passage": datasets.Value("string"), | |
| "generative_summary": datasets.Value("string"), | |
| "extractive_summary": datasets.Value("string"), | |
| } | |
| ), | |
| supervised_keys=None, # Probably needs to be fixed. | |
| homepage=_URL, | |
| citation=_CITATION, | |
| ) | |
| def _split_generators(self, dl_manager: datasets.DownloadManager): | |
| path_kv = { | |
| datasets.Split.TRAIN: os.path.join(dl_manager.manual_dir, TRAINING_FPATH_REL), | |
| datasets.Split.VALIDATION: os.path.join(dl_manager.manual_dir, VALIDATION_FPATH_REL), | |
| } | |
| return [ | |
| datasets.SplitGenerator(name=k, gen_kwargs={'fpath': v}) for k, v in path_kv.items() | |
| ] | |
| def _generate_examples(self, fpath): | |
| """Yields examples.""" | |
| for idx, item in enumerate(generator(fpath)): | |
| yield idx, item | |