--- YAML tags: annotations_creators: - automatically-generated language_creators: - found language: - ca license: - cc-by-sa-3.0 multilinguality: - monolingual pretty_name: cawikitc size_categories: - unknown source_datasets: [] task_categories: - text-classification task_ids: - multi-class-classification --- # Dataset Card for CaWikiTC ## Dataset Description - **Point of Contact:** langtech@bsc.es ### Dataset Summary CaWikiTC (Catalan Wikipedia Text Classification) is a text classification dataset authomatically created by scraping Catalan Wikipedia article summaries and their associated thematic category. It contains 21002 texts (19952 and 1050 in the train and dev partitions, respectively) classified under 67 exclusive categories. For the dataset creation, we selected all the Catalan Wikipedia article summaries from a previously fixed variety of subcategories, most of which are professional disciplines and social sciences-related fields. The texts that were originally associated with more than one category were discarded to avoid class overlappings. This dataset was created as part of the experiments from [Entailment-based Task Transfer for Catalan Text Classification in Small Data Regimes](http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/6551). Its original purpose was to serve as a task transfer source to train an entailment model, which was then used to perform a different text classification task. This work is licensed under a Attribution-ShareAlike 4.0 International. ### Supported Tasks and Leaderboards Text classification, Language Model ### Languages The dataset is in Catalan (`ca-ES`). ## Dataset Structure ### Data Instances Two json files (train and development splits). ### Data Fields Each example contains the following 3 fields: * text: Catalan Wikipedia article summary (string) * label: topic #### Example:
[
  {
    'text': "Novum Organum és el títol de l'obra més important de Francis Bacon, publicada el 1620. Rep el seu nom perquè pretén ser una superació del tractat sobre lògica d'Aristòtil, anomenat Organon. Es basa a trobar la causa de tot fenomen per inducció, observant quan passa i quan no i extrapolant aleshores les condicions que fan que es doni. Aquest raonament va influir decisivament en la formació del mètode científic, especialment en la fase d'elaboració d'hipòtesis. També indica que el prejudici és l'enemic de la ciència, perquè impideix generar noves idees. Els prejudicis més comuns s'expliquen amb la metàfora de l'ídol o allò que és falsament adorat. Existeixen ídols de la tribu (comuns a tots els éssers humans per la seva naturalesa), de la caverna (procedents de l'educació), del fòrum (causats per un ús incorrecte del llenguatge) i del teatre (basats en idees anteriors errònies, notablement en filosofia).", 
    'label': 'Filosofia',
  },
  ...
]



#### Labels * 'Administració', 'Aeronàutica', 'Agricultura', 'Antropologia', 'Arqueologia', 'Arquitectura', 'Art', 'Astronomia', 'Astronàutica', 'Biblioteconomia', 'Biotecnologia', 'Catàstrofes', 'Circ', 'Ciència militar', 'Ciència-ficció', 'Ciències ambientals', 'Ciències de la salut', 'Ciències polítiques', 'Conflictes', 'Cronometria', 'Cultura popular', 'Dansa', 'Dret', 'Ecologia', 'Enginyeria', 'Epidèmies', 'Esoterisme', 'Estris', 'Festivals', 'Filologia', 'Filosofia', 'Fiscalitat', 'Física', 'Geografia', 'Geologia', 'Gestió', 'Heràldica', 'Història', 'Humor', 'Indumentària', 'Informàtica', 'Jaciments paleontològics', 'Jocs', 'Lingüística', 'Llengües', 'Llocs ficticis', 'Matemàtiques', 'Metodologia', 'Mitologia', 'Multimèdia', 'Museologia', 'Nàutica', 'Objectes astronòmics', 'Pedagogia', 'Periodisme', 'Protestes', 'Pseudociència', 'Psicologia', 'Química', 'Robòtica', 'Ràdio', 'Seguretat laboral', 'Sociologia', 'Telecomunicacions', 'Televisió', 'Teologia', 'Ètica' ### Data Splits Train and development splits were created in a stratified fashion, following a 95% and 5% proportion, respectively. The sizes of each split are the following: * train.json: 19952 examples * dev.json: 1050 examples ### Annotations #### Annotation process The crawled data contained the categories' annotations, which were then used to create this dataset with the mentioned criteria. ### Personal and Sensitive Information No personal or sensitive information included. ## Considerations for Using the Data ### Social Impact of Dataset We hope this dataset contributes to the development of language modeCAls in Catalan, a low-resource language. ### Discussion of Biases [N/A] ### Other Known Limitations [N/A] ## Additional Information ### Dataset Curators Irene Baucells (irene.baucells@bsc.es) This work has been promoted and financed by the Generalitat de Catalunya through the [Aina project](https://projecteaina.cat/). ### Licensing Information This work is licensed under a Attribution-ShareAlike 4.0 International. ### Citation Information