Persian Question Answering (PersianQA) Dataset is a reading comprehension dataset on Persian Wikipedia. The crowd-sourced dataset consists of more than 9,000 entries. Each entry can be either an impossible-to-answer or a question with one or more answers spanning in the passage (the context) from which the questioner proposed the question. Much like the SQuAD2.0 dataset, the impossible or unanswerable questions can be utilized to create a system which "knows that it doesn't know the answer".
Moreover, the dataset has 900 test data available. On top of that, the very first models trained on the dataset, Transformers, are available online.
All the crowdworkers of the dataset are native Persian speakers. Also, it worth mentioning that the contexts are collected from all categories of the Wiki (Historical, Religious, Geography, Science, etc).
At the moment, each context has 7 pairs of questions with one answer and 3 impossible questions.
As mentioned before, the dataset is inspired by the famous SQuAD2.0 dataset and is compatible with and can be merged into it. But that's not all, the dataset here has some relative advantages to the original inspiration source, some of which are listed below:
- Lengthier contexts
- Increased number of articles (despite having less data)
- More questions per contexts (7 comparing to 5)
- Including informal ("Mohaaverei") entries
- More varied answers (names, locations, dates and more)
We train a baseline model which achieves an F1 score of 78 and an exact match ratio of 52 on ParsiNLU.
You can check out an online Demo on Google Colab .
You can find the dataset under the dataset directory and use it like below:
import read_qa # is avalible at src/read_ds.py
train_ds = read_qa('pqa_train.json')
test_ds = read_qa('pqa_test.json')Alternatively, you can also access the data through the HuggingFace🤗 datasets library. For that, you need to install datasets using this command in your terminal:
pip install -q datasetsAfterwards, import persian_qa dataset using load_dataset:
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("SajjadAyoubi/persian_qa")- The dataset is also available at Kaggle
| Title | Context | Question | Answer |
|---|---|---|---|
| خوب، بد، زشت | خوب، بد، زشت یک فیلم درژانر وسترن اسپاگتی حماسی است که توسط سرجو لئونه در سال ۱۹۶۶ در ایتالیا ساخته شد. زبانی که بازیگران این فیلم به آن تکلم می‌کنند مخلوطی از ایتالیایی و انگلیسی است. این فیلم سومین (و آخرین) فیلم از سه‌گانهٔ دلار (Dollars Trilogy) سرجو لئونه است. این فیلم در حال حاضر در فهرست ۲۵۰ فیلم برتر تاریخ سینما در وب‌گاه IMDB با امتیاز ۸٫۸ از ۱۰، رتبهٔ هشتم را به خود اختصاص داده‌است و به عنوان بهترین فیلم وسترن تاریخ سینمای جهان شناخته می‌شود. «خوب» (کلینت ایستوود، در فیلم، با نام «بلوندی») و «زشت» (ایلای والاک، در فیلم، با نام «توکو») با هم کار می‌کنند و با شگرد خاصی، به گول زدن کلانترهای مناطق مختلف و پول درآوردن از این راه می‌پردازند. «بد» (لی وان کلیف) آدمکشی حرفه‌ای است که به‌خاطر پول حاضر به انجام هر کاری است. «بد»، که در فیلم او را «اِنجل آیز (اِینجل آیز)» (به انگلیسی: Angel Eyes) صدا می‌کنند. به‌دنبال گنجی است که در طی جنگ‌های داخلی آمریکا، به دست سربازی به نام «جکسون»، که بعدها به «کارسون» نامش را تغییر داده، مخفی شده‌است. | در فیلم خوب بد زشت شخصیت ها کجایی صحبت می کنند؟ | مخلوطی از ایتالیایی و انگلیسی |
| قرارداد کرسنت | قرارداد کرسنت قراردادی برای فروش روزانه معادل ۵۰۰ میلیون فوت مکعب، گاز ترش میدان سلمان است، که در سال ۱۳۸۱ و در زمان وزارت بیژن نامدار زنگنه در دولت هفتم مابین شرکت کرسنت پترولیوم و شرکت ملی نفت ایران منعقد گردید. مذاکرات اولیه این قرارداد از سال ۱۹۹۷ آغاز شد و در نهایت، سال ۲۰۰۱ (۱۳۸۱) به امضای این تفاهم نامه مشترک انجامید. بر اساس مفاد این قرارداد، مقرر شده بود که از سال ۲۰۰۵ با احداث خط لوله در خلیج فارس، گاز فرآورده نشده میدان سلمان (مخزن مشترک با ابوظبی)، به میزان روزانه ۵۰۰ میلیون فوت مکعب (به قول برخی منابع ۶۰۰ میلیون فوت مکعب) به امارات صادر شود. این قرارداد مطابق قوانین داخلی ایران بسته شده و تنها قرارداد نفتی ایران است که از طرف مقابل خود، تضمین گرفته‌است. اجرای این پروژه در سال ۱۳۸۴ با دلایل ارائه شده از سوی دیوان محاسبات ایران از جمله تغییر نیافتن بهای گاز صادراتی و ثابت ماندن آن در هفت سال اول اجرای قرارداد متوقف شد. این در حالی است که طبق تعریف حقوقی، دیوان محاسبات ایران، حق دخالت در قراردادها، پیش از آنکه قراردادها اجرایی و مالی شوند را ندارد. | طرفین قرار داد کرسنت کیا بودن؟ | کرسنت پترولیوم و شرکت ملی نفت ایران |
| چهارشنبه‌سوری | چهارشنبه‌سوری یکی از جشن‌های ایرانی است که از غروب آخرین سه‌شنبه ی ماه اسفند، تا پس از نیمه‌شب تا آخرین چهارشنبه ی سال، برگزار می‌شود و برافروختن و پریدن از روی آتش مشخصهٔ اصلی آن است. این جشن، نخستین جشن از مجموعهٔ جشن‌ها و مناسبت‌های نوروزی است که با برافروختن آتش و برخی رفتارهای نمادین دیگر، به‌صورت جمعی در فضای باز برگزار می‌شود. به‌گفتهٔ ابراهیم پورداوود چهارشنبه‌سوری ریشه در گاهنبارِ هَمَسْپَتْمَدَم زرتشتیان و نیز جشن نزول فروهرها دارد که شش روز پیش از فرارسیدن نوروز برگزار می‌شد. احتمال دیگر این است که چهارشنبه‌سوری بازمانده و شکل تحول‌یافته‌ای از جشن سده باشد، که احتمال بعیدی است. علاوه برافروختن آتش، آیین‌های مختلف دیگری نیز در بخش‌های گوناگون ایران در زمان این جشن انجام می‌شوند. برای نمونه، در تبریز، مردم به چهارشنبه‌بازار می‌روند که با چراغ و شمع، به‌طرز زیبایی چراغانی شده‌است. هر خانواده یک آینه، دانه‌های اسفند، و یک کوزه برای سال نو خریداری می‌کنند. همه‌ساله شهروندانی از ایران در اثر انفجارهای ناخوشایند مربوط به این جشن، کشته یا مصدوم می‌شوند. | نام جشن اخرین شنبه ی سال چیست؟ | No Answer |
| Split | # of instances | # of unanswerables | avg. question length | avg. paragraph length | avg. answer length |
|---|---|---|---|---|---|
| Train | 9,000 | 2,700 | 8.39 | 224.58 | 9.61 |
| Test | 938 | 280 | 8.02 | 220.18 | 5.99 |
The lengths are on token level.
To learn more about the data and more example take a look here.
Currently, two models (baseline) on HuggingFace🤗 model hub are using the dataset. The models are listed in the table below.
| Name | Params | Training |
|---|---|---|
| xlm-roberta-large-fa-qa | 558M | fine-tuned on SQuAD2.0 + PersianQA |
| bert-base-fa-qa | 162M | fine-tuned on PersianQA |
You can try out our existing models and study examples. For more information on the examples, visit this page.
In case you have trained any model on the dataset, we would be more than glad to hear the details. Please, make a pull request for that regards. A simple notebook for training baseline can be found at here.
All the examples are based on the Bert version but you can use other versions as well.
Transformers require transformers and sentencepiece, both of which can be
installed using pip.
pip install transformers sentencepieceIn case you are not familiar with Transformers, you can use pipelines instead.
Note that, pipelines can't have no answer for the questions.
from transformers import pipeline
model_name = "SajjadAyoubi/bert-base-fa-qa"
qa_pipeline = pipeline("question-answering", model=model_name, tokenizer=model_name)
text = "سلام من سجاد ایوبی هستم و به پردازش زبان طبیعی علاقه دارم"
questions = ["اسمم چیه؟", "علاقه مندیم چیه؟"]
for question in questions:
print(qa_pipeline({"context": text, "question": question}))
# >>> {'score': 0.5183013081550598, 'start': 8, 'end': 18, 'answer': 'سجاد ایوبی'}
# >>> {'score': 0.22757135331630707, 'start': 29, 'end': 46, 'answer': 'پردازش زبان طبیعی'}Using the Manual approach, it is possible to have no answer with even better performance.
- PyTorch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
from src.utils import AnswerPredictor
model_name = "SajjadAyoubi/bert-base-fa-qa"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
text = "سلام من سجاد ایوبی هستم و به پردازش زبان طبیعی علاقه دارم"
questions = ["اسمم چیه؟", "علاقه مندیم چیه؟", "من چند سالمه؟"]
# this class is from src/utils.py and you can read more about it
predictor = AnswerPredictor(model, tokenizer, device="cpu", no_answer=True)
preds = predictor(questions, [text] * 3, batch_size=3)
for k, v in preds.items():
print(v)Produces an output such below:
100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 3.56it/s]
{'score': 9.57140064239502, 'text': 'سجاد ایوبی'}
{'score': 9.273895263671875, 'text': 'پردازش زبان طبیعی'}
{'score': 7.138418197631836, 'text': ''}
- TensorFlow 2.X
from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForQuestionAnswering
from src.utils import TFAnswerPredictor
model_name = "SajjadAyoubi/bert-base-fa-qa"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFAutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name)
text = "سلام من سجاد ایوبی هستم و به پردازش زبان طبیعی علاقه دارم"
questions = ["اسمم چیه؟", "علاقه مندیم چیه؟", "من چند سالمه؟"]
# this class is from src/utils.py, you can read more about it
predictor = TFAnswerPredictor(model, tokenizer, no_answer=True)
preds = predictor(questions, [text] * 3, batch_size=3)
for k, v in preds.items():
print(v)Produces an output such below:
100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 3.56it/s]
{'score': 9.57140064239502, 'text': 'سجاد ایوبی'}
{'score': 9.273895263671875, 'text': 'پردازش زبان طبیعی'}
{'score': 7.138418197631836, 'text': ''}
Or you can access the whole demonstration using HowToUse Notebook on Google Colab
To evaluate your models, you can use the provided evaluation script.
Although, the GLEU metrics are not the best measures to evaluate the model on, the results are as shown below. The best baseline scores bolder.
On ParsiNLU
ParsiNLU is a comprehensive suit of high-level NLP tasks for Persian language. This suit contains 6 different key NLP tasks including Question Answering and contains 570 questions (without any unanswerable questions).
| Model | F1 Score | Exact Match | Params |
|---|---|---|---|
| Human | 86.2% | - | - |
| Our XLM-Roberta-Large | 78.6% | 52.10% | 558M |
| Our ParsBERT | 62.6% | 35.43% | 162M |
| ParsiNLU's mT5-small | 28.6% | - | 300M |
| ParsiNLU's mT5-base | 43.0% | - | 582M |
| ParsiNLU's mT5-large | 60.1% | - | 1.2B |
| ParsiNLU's mT5-XL | 65.5% | - | - |
| Model | F1 Score | Exact Match | Params |
|---|---|---|---|
| Our XLM-Roberta-Large | 84.81% | 70.40% | 558M |
| Our ParsBERT | 70.06% | 53.55% | 162M |
As far as we managed to experiment with the dataset, the best results always came from merging the dataset with other big datasets (in other languages) such as SQuAD using multilingual models. Foremost, try to establish the "reading comprehension" concept in your model with the larger dataset and then transfer the knowledge to Persian with this very dataset.
However, this method is not only limited to this application and can be put to use in other domains and smaller datasets.
If you have a technical question regarding the dataset, code or publication, please create an issue in the repository. This is the fastest way to reach us.
As of yet, we didn't publish any papers on the work. However, if you did, please cite us properly with an entry like one below.
@misc{PersianQA,
author = {Ayoubi, Sajjad \& Davoodeh, Mohammad Yasin},
title = {PersianQA: a dataset for Persian Question Answering},
year = 2021,
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/SajjjadAyobi/PersianQA}},
}The process of bringing this dataset up and providing it, much like any other work in the field, is a cumbersome and costly task. This is but a tiny help to Persian Open-Source community and we are sincerely wishing it provides inspiration and ground work for other Free projects.
- Thanks to Navid Kanani and Abbas Ayoubi
- Thanks to Google Colab and HuggingFace🤗 for making this work easier
At last, the tool we used for collecting the data, managing and exporting it is available under a Free and Libre software license at thecollector repository.
