├── .gitignore ├── .idea ├── ATIS_dataset.iml ├── misc.xml ├── modules.xml └── thriftCompiler.xml ├── README.en-US.md ├── README.md ├── data ├── raw_data │ ├── data_source.txt │ └── ms-cntk-atis │ │ ├── atis.dict.intent.csv │ │ ├── atis.dict.slots.csv │ │ ├── atis.dict.vocab.csv │ │ ├── atis.test.intent.csv │ │ ├── atis.test.pkl │ │ ├── atis.test.query.csv │ │ ├── atis.test.slots.csv │ │ ├── atis.train.intent.csv │ │ ├── atis.train.pkl │ │ ├── atis.train.query.csv │ │ └── atis.train.slots.csv ├── requirements.txt └── standard_format │ └── rasa │ ├── test.json │ └── train.json ├── read_data.py └── summary_data.py /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Created by .ignore support plugin (hsz.mobi) 2 | ### Python template 3 | # Byte-compiled / optimized / DLL files 4 | __pycache__/ 5 | *.py[cod] 6 | *$py.class 7 | 8 | # C extensions 9 | *.so 10 | 11 | # Distribution / packaging 12 | .Python 13 | build/ 14 | develop-eggs/ 15 | dist/ 16 | downloads/ 17 | eggs/ 18 | .eggs/ 19 | lib/ 20 | lib64/ 21 | parts/ 22 | sdist/ 23 | var/ 24 | wheels/ 25 | *.egg-info/ 26 | .installed.cfg 27 | *.egg 28 | MANIFEST 29 | 30 | # PyInstaller 31 | # Usually these files are written by a python script from a template 32 | # before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it. 33 | *.manifest 34 | *.spec 35 | 36 | # Installer logs 37 | pip-log.txt 38 | pip-delete-this-directory.txt 39 | 40 | # Unit test / coverage reports 41 | htmlcov/ 42 | .tox/ 43 | .coverage 44 | .coverage.* 45 | .cache 46 | nosetests.xml 47 | coverage.xml 48 | *.cover 49 | .hypothesis/ 50 | .pytest_cache/ 51 | 52 | # Translations 53 | *.mo 54 | *.pot 55 | 56 | # Django stuff: 57 | *.log 58 | local_settings.py 59 | db.sqlite3 60 | 61 | # Flask stuff: 62 | instance/ 63 | .webassets-cache 64 | 65 | # Scrapy stuff: 66 | .scrapy 67 | 68 | # Sphinx documentation 69 | docs/_build/ 70 | 71 | # PyBuilder 72 | target/ 73 | 74 | # Jupyter Notebook 75 | .ipynb_checkpoints 76 | 77 | # pyenv 78 | .python-version 79 | 80 | # celery beat schedule file 81 | celerybeat-schedule 82 | 83 | # SageMath parsed files 84 | *.sage.py 85 | 86 | # Environments 87 | .env 88 | .venv 89 | env/ 90 | venv/ 91 | ENV/ 92 | env.bak/ 93 | venv.bak/ 94 | 95 | # Spyder project settings 96 | .spyderproject 97 | .spyproject 98 | 99 | # Rope project settings 100 | .ropeproject 101 | 102 | # mkdocs documentation 103 | /site 104 | 105 | # mypy 106 | .mypy_cache/ 107 | ### JetBrains template 108 | # Covers JetBrains IDEs: IntelliJ, RubyMine, PhpStorm, AppCode, PyCharm, CLion, Android Studio and WebStorm 109 | # Reference: https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/articles/206544839 110 | 111 | # User-specific stuff 112 | .idea/**/workspace.xml 113 | .idea/**/tasks.xml 114 | .idea/**/usage.statistics.xml 115 | .idea/**/dictionaries 116 | .idea/**/shelf 117 | 118 | # Sensitive or high-churn files 119 | .idea/**/dataSources/ 120 | .idea/**/dataSources.ids 121 | .idea/**/dataSources.local.xml 122 | .idea/**/sqlDataSources.xml 123 | .idea/**/dynamic.xml 124 | .idea/**/uiDesigner.xml 125 | .idea/**/dbnavigator.xml 126 | 127 | # Gradle 128 | .idea/**/gradle.xml 129 | .idea/**/libraries 130 | 131 | # Gradle and Maven with auto-import 132 | # When using Gradle or Maven with auto-import, you should exclude module files, 133 | # since they will be recreated, and may cause churn. Uncomment if using 134 | # auto-import. 135 | # .idea/modules.xml 136 | # .idea/*.iml 137 | # .idea/modules 138 | 139 | # CMake 140 | cmake-build-*/ 141 | 142 | # Mongo Explorer plugin 143 | .idea/**/mongoSettings.xml 144 | 145 | # File-based project format 146 | *.iws 147 | 148 | # IntelliJ 149 | out/ 150 | 151 | # mpeltonen/sbt-idea plugin 152 | .idea_modules/ 153 | 154 | # JIRA plugin 155 | atlassian-ide-plugin.xml 156 | 157 | # Cursive Clojure plugin 158 | .idea/replstate.xml 159 | 160 | # Crashlytics plugin (for Android Studio and IntelliJ) 161 | com_crashlytics_export_strings.xml 162 | crashlytics.properties 163 | crashlytics-build.properties 164 | fabric.properties 165 | 166 | # Editor-based Rest Client 167 | .idea/httpRequests 168 | ### macOS template 169 | # General 170 | .DS_Store 171 | .AppleDouble 172 | .LSOverride 173 | 174 | # Icon must end with two \r 175 | Icon 176 | 177 | # Thumbnails 178 | ._* 179 | 180 | # Files that might appear in the root of a volume 181 | .DocumentRevisions-V100 182 | .fseventsd 183 | .Spotlight-V100 184 | .TemporaryItems 185 | .Trashes 186 | .VolumeIcon.icns 187 | .com.apple.timemachine.donotpresent 188 | 189 | # Directories potentially created on remote AFP share 190 | .AppleDB 191 | .AppleDesktop 192 | Network Trash Folder 193 | Temporary Items 194 | .apdisk 195 | 196 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/ATIS_dataset.iml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 12 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/misc.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 39 | 40 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/modules.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | -------------------------------------------------------------------------------- /.idea/thriftCompiler.xml: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.en-US.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | [中文版本的 README](README.md) 2 | ------------------------------ 3 | 4 | # The ATIS (Airline Travel Information System) Dataset 5 | This repository contains ATIS Dataset in Python pickle format and Rasa NLU JSON format ([https://rasa.com/docs/nlu/dataformat/#json-format](https://rasa.com/docs/nlu/dataformat/#json-format)), also this project provide codes to show how extract data from pickle file. 6 | 7 | ## Data Sample 8 | ### Raw format 9 | ```text 10 | 0: flight: BOS i want to fly from boston at 838 am and arrive in denver at 1110 in the morning EOS 11 | BOS O 12 | i O 13 | want O 14 | to O 15 | fly O 16 | from O 17 | boston B-fromloc.city_name 18 | at O 19 | 838 B-depart_time.time 20 | am I-depart_time.time 21 | and O 22 | arrive O 23 | in O 24 | denver B-toloc.city_name 25 | at O 26 | 1110 B-arrive_time.time 27 | in O 28 | the O 29 | morning B-arrive_time.period_of_day 30 | EOS O 31 | ``` 32 | 33 | ### Rasa NLU JSON format 34 | ```json 35 | { 36 | "rasa_nlu_data": { 37 | "common_examples": [ 38 | { 39 | "text": "i would like to find a flight from charlotte to las vegas that makes a stop in st. louis", 40 | "intent": "flight", 41 | "entities": [ 42 | { 43 | "start": 35, 44 | "end": 44, 45 | "value": "charlotte", 46 | "entity": "fromloc.city_name" 47 | }, 48 | { 49 | "start": 48, 50 | "end": 57, 51 | "value": "las vegas", 52 | "entity": "toloc.city_name" 53 | }, 54 | { 55 | "start": 79, 56 | "end": 88, 57 | "value": "st. louis", 58 | "entity": "stoploc.city_name" 59 | } 60 | ] 61 | }, 62 | ... 63 | ] 64 | } 65 | } 66 | ``` 67 | 68 | ## Summary of Data 69 | | Sample Number | Vocabulary Size | Number of Slots | Number of Intents | 70 | | --- | --- | --- | --- | 71 | | 4978(Training set)+893(Testing set) | 943 | 129 | 26 | 72 | 73 | ## Sample Code 74 | [summary_data.py](summary_data.py) include codes to read data from raw data file，user can learn how to read data. 75 | 76 | ## Download Data 77 | 78 | | Data Format | Training Set | Testing Set | 79 | | --- | --- | --- | 80 | | Python 3 Pickle Format | [atis.train.pkl](data/raw_data/ms-cntk-atis/atis.train.pkl) | [atis.test.pkl](data/raw_data/ms-cntk-atis/atis.test.pkl) | 81 | | Rasa NLU JSON Format | [train.json](data/standard_format/rasa/train.json) | [test.json](data/standard_format/rasa/test.json) | 82 | 83 | 84 | 85 | ## Credit 86 | * The origin data set come from [ATIS DataSet by siddhadev](https://www.kaggle.com/siddhadev/atis-dataset)，some codes also copied from here。 87 | * NOTE: `ATIS DataSet by siddhadev` comes from [MicroSoft CNTK Examples](https://github.com/Microsoft/CNTK/tree/master/Examples/LanguageUnderstanding/ATIS/Data) 88 | 89 | ## Similar Projects 90 | * https://github.com/mesnilgr/is13 also provide ATIS dataset, but only provide slots data without intent. 91 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | [README written in English](README.en-US.md) 2 | ------------------------------ 3 | 4 | # The ATIS (Airline Travel Information System) Dataset 5 | 本仓库包含了 Python pickle 格式和 Rasa NLU JSON 格式（[https://rasa.com/docs/nlu/dataformat/#json-format](https://rasa.com/docs/nlu/dataformat/#json-format)）的 ATIS Dataset(数据集)，并提供了读取脚本和示例代码。 6 | 7 | ## 数据样本 8 | ### 原始格式 9 | ```text 10 | 0: flight: BOS i want to fly from boston at 838 am and arrive in denver at 1110 in the morning EOS 11 | BOS O 12 | i O 13 | want O 14 | to O 15 | fly O 16 | from O 17 | boston B-fromloc.city_name 18 | at O 19 | 838 B-depart_time.time 20 | am I-depart_time.time 21 | and O 22 | arrive O 23 | in O 24 | denver B-toloc.city_name 25 | at O 26 | 1110 B-arrive_time.time 27 | in O 28 | the O 29 | morning B-arrive_time.period_of_day 30 | EOS O 31 | ``` 32 | 33 | ### Rasa NLU Json 格式 34 | ```json 35 | { 36 | "rasa_nlu_data": { 37 | "common_examples": [ 38 | { 39 | "text": "i would like to find a flight from charlotte to las vegas that makes a stop in st. louis", 40 | "intent": "flight", 41 | "entities": [ 42 | { 43 | "start": 35, 44 | "end": 44, 45 | "value": "charlotte", 46 | "entity": "fromloc.city_name" 47 | }, 48 | { 49 | "start": 48, 50 | "end": 57, 51 | "value": "las vegas", 52 | "entity": "toloc.city_name" 53 | }, 54 | { 55 | "start": 79, 56 | "end": 88, 57 | "value": "st. louis", 58 | "entity": "stoploc.city_name" 59 | } 60 | ] 61 | }, 62 | ... 63 | ] 64 | } 65 | } 66 | ``` 67 | 68 | ## 数据统计 69 | | 样本数 | 词汇数 | 实体数 | 意图数 | 70 | | --- | --- | --- | --- | 71 | | 4978(训练集)+893(测试集) | 943 | 129 | 26 | 72 | 73 | ## 示例代码 74 | [summary_data.py](summary_data.py) 中包含了读取原始数据的代码，用户可以参考该代码，实现从原始文件读取数据。 75 | 76 | ## 下载 77 | 78 | | 数据格式 | 训练集 | 测试集 | 79 | | --- | --- | --- | 80 | | Python 3 Pickle 格式 | [atis.train.pkl](data/raw_data/ms-cntk-atis/atis.train.pkl) | [atis.test.pkl](data/raw_data/ms-cntk-atis/atis.test.pkl) | 81 | | Rasa NLU JSON 格式 | [train.json](data/standard_format/rasa/train.json) | [test.json](data/standard_format/rasa/test.json) | 82 | 83 | 84 | 85 | ## Credit 86 | * 本项目的原始数据集来自 [ATIS DataSet by siddhadev](https://www.kaggle.com/siddhadev/atis-dataset)，部分代码亦来自此处。 87 | * NOTE: `ATIS DataSet by siddhadev` 数据集则来自于 [MicroSoft CNTK Examples](https://github.com/Microsoft/CNTK/tree/master/Examples/LanguageUnderstanding/ATIS/Data) 88 | 89 | ## 同类项目 90 | * https://github.com/mesnilgr/is13 也提供了 ATIS 数据集，但该数据集只有实体数据没有意图数据。 91 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/raw_data/data_source.txt: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | https://www.kaggle.com/siddhadev/atis-dataset 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/raw_data/ms-cntk-atis/atis.dict.intent.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | abbreviation 2 | aircraft 3 | aircraft+flight+flight_no 4 | airfare 5 | airfare+flight 6 | airfare+flight_time 7 | airline 8 | airline+flight_no 9 | airport 10 | capacity 11 | cheapest 12 | city 13 | day_name 14 | distance 15 | flight 16 | flight+airfare 17 | flight+airline 18 | flight_no 19 | flight_no+airline 20 | flight_time 21 | ground_fare 22 | ground_service 23 | ground_service+ground_fare 24 | meal 25 | quantity 26 | restriction 27 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/raw_data/ms-cntk-atis/atis.dict.slots.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | B-aircraft_code 2 | B-airline_code 3 | B-airline_name 4 | B-airport_code 5 | B-airport_name 6 | B-arrive_date.date_relative 7 | B-arrive_date.day_name 8 | B-arrive_date.day_number 9 | B-arrive_date.month_name 10 | B-arrive_date.today_relative 11 | B-arrive_time.end_time 12 | B-arrive_time.period_mod 13 | B-arrive_time.period_of_day 14 | B-arrive_time.start_time 15 | B-arrive_time.time 16 | B-arrive_time.time_relative 17 | B-booking_class 18 | B-city_name 19 | B-class_type 20 | B-compartment 21 | B-connect 22 | B-cost_relative 23 | B-day_name 24 | B-day_number 25 | B-days_code 26 | B-depart_date.date_relative 27 | B-depart_date.day_name 28 | B-depart_date.day_number 29 | B-depart_date.month_name 30 | B-depart_date.today_relative 31 | B-depart_date.year 32 | B-depart_time.end_time 33 | B-depart_time.period_mod 34 | B-depart_time.period_of_day 35 | B-depart_time.start_time 36 | B-depart_time.time 37 | B-depart_time.time_relative 38 | B-economy 39 | B-fare_amount 40 | B-fare_basis_code 41 | B-flight 42 | B-flight_days 43 | B-flight_mod 44 | B-flight_number 45 | B-flight_stop 46 | B-flight_time 47 | B-fromloc.airport_code 48 | B-fromloc.airport_name 49 | B-fromloc.city_name 50 | B-fromloc.state_code 51 | B-fromloc.state_name 52 | B-meal 53 | B-meal_code 54 | B-meal_description 55 | B-mod 56 | B-month_name 57 | B-or 58 | B-period_of_day 59 | B-restriction_code 60 | B-return_date.date_relative 61 | B-return_date.day_name 62 | B-return_date.day_number 63 | B-return_date.month_name 64 | B-return_date.today_relative 65 | B-return_time.period_mod 66 | B-return_time.period_of_day 67 | B-round_trip 68 | B-state_code 69 | B-state_name 70 | B-stoploc.airport_code 71 | B-stoploc.airport_name 72 | B-stoploc.city_name 73 | B-stoploc.state_code 74 | B-time 75 | B-time_relative 76 | B-today_relative 77 | B-toloc.airport_code 78 | B-toloc.airport_name 79 | B-toloc.city_name 80 | B-toloc.country_name 81 | B-toloc.state_code 82 | B-toloc.state_name 83 | B-transport_type 84 | I-airline_name 85 | I-airport_name 86 | I-arrive_date.day_number 87 | I-arrive_time.end_time 88 | I-arrive_time.period_of_day 89 | I-arrive_time.start_time 90 | I-arrive_time.time 91 | I-arrive_time.time_relative 92 | I-city_name 93 | I-class_type 94 | I-cost_relative 95 | I-depart_date.day_name 96 | I-depart_date.day_number 97 | I-depart_date.today_relative 98 | I-depart_time.end_time 99 | I-depart_time.period_of_day 100 | I-depart_time.start_time 101 | I-depart_time.time 102 | I-depart_time.time_relative 103 | I-economy 104 | I-fare_amount 105 | I-fare_basis_code 106 | I-flight_mod 107 | I-flight_number 108 | I-flight_stop 109 | I-flight_time 110 | I-fromloc.airport_name 111 | I-fromloc.city_name 112 | I-fromloc.state_name 113 | I-meal_code 114 | I-meal_description 115 | I-mod 116 | I-restriction_code 117 | I-return_date.date_relative 118 | I-return_date.day_number 119 | I-return_date.today_relative 120 | I-round_trip 121 | I-state_name 122 | I-stoploc.city_name 123 | I-time 124 | I-today_relative 125 | I-toloc.airport_name 126 | I-toloc.city_name 127 | I-toloc.state_name 128 | I-transport_type 129 | O 130 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/raw_data/ms-cntk-atis/atis.dict.vocab.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 'd 2 | 'hare 3 | 'll 4 | 'm 5 | 're 6 | 's 7 | 't 8 | 've 9 | 0900 10 | 1 11 | 10 12 | 100 13 | 1000 14 | 1017 15 | 1020 16 | 1024 17 | 1026 18 | 1030 19 | 1039 20 | 1045 21 | 1055 22 | 1059 23 | 106 24 | 1083 25 | 11 26 | 110 27 | 1100 28 | 1110 29 | 1115 30 | 1130 31 | 1133 32 | 1145 33 | 1158 34 | 12 35 | 1200 36 | 1201 37 | 1205 38 | 1207 39 | 1209 40 | 1220 41 | 1222 42 | 1230 43 | 124 44 | 1245 45 | 1288 46 | 1291 47 | 130 48 | 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4478 | 6 4479 | 3 4480 | 21 4481 | 3 4482 | 1 4483 | 14 4484 | 14 4485 | 14 4486 | 14 4487 | 21 4488 | 14 4489 | 14 4490 | 21 4491 | 14 4492 | 3 4493 | 14 4494 | 14 4495 | 14 4496 | 14 4497 | 3 4498 | 14 4499 | 8 4500 | 21 4501 | 21 4502 | 14 4503 | 14 4504 | 14 4505 | 14 4506 | 14 4507 | 14 4508 | 3 4509 | 3 4510 | 14 4511 | 6 4512 | 14 4513 | 14 4514 | 14 4515 | 14 4516 | 23 4517 | 14 4518 | 14 4519 | 14 4520 | 6 4521 | 14 4522 | 14 4523 | 14 4524 | 14 4525 | 3 4526 | 1 4527 | 14 4528 | 21 4529 | 6 4530 | 20 4531 | 3 4532 | 14 4533 | 21 4534 | 3 4535 | 3 4536 | 3 4537 | 11 4538 | 14 4539 | 14 4540 | 14 4541 | 19 4542 | 14 4543 | 14 4544 | 14 4545 | 14 4546 | 21 4547 | 3 4548 | 14 4549 | 14 4550 | 14 4551 | 14 4552 | 3 4553 | 14 4554 | 14 4555 | 14 4556 | 14 4557 | 14 4558 | 14 4559 | 3 4560 | 3 4561 | 14 4562 | 14 4563 | 14 4564 | 14 4565 | 9 4566 | 14 4567 | 14 4568 | 6 4569 | 14 4570 | 14 4571 | 14 4572 | 14 4573 | 14 4574 | 3 4575 | 21 4576 | 14 4577 | 14 4578 | 0 4579 | 3 4580 | 3 4581 | 14 4582 | 0 4583 | 14 4584 | 3 4585 | 14 4586 | 1 4587 | 19 4588 | 14 4589 | 21 4590 | 14 4591 | 14 4592 | 14 4593 | 14 4594 | 14 4595 | 14 4596 | 14 4597 | 3 4598 | 14 4599 | 14 4600 | 14 4601 | 14 4602 | 14 4603 | 1 4604 | 0 4605 | 21 4606 | 14 4607 | 14 4608 | 3 4609 | 14 4610 | 3 4611 | 14 4612 | 6 4613 | 15 4614 | 14 4615 | 3 4616 | 21 4617 | 14 4618 | 14 4619 | 21 4620 | 3 4621 | 0 4622 | 14 4623 | 14 4624 | 14 4625 | 3 4626 | 6 4627 | 14 4628 | 14 4629 | 14 4630 | 14 4631 | 14 4632 | 3 4633 | 23 4634 | 14 4635 | 3 4636 | 14 4637 | 14 4638 | 3 4639 | 14 4640 | 14 4641 | 14 4642 | 14 4643 | 14 4644 | 11 4645 | 3 4646 | 14 4647 | 14 4648 | 3 4649 | 14 4650 | 14 4651 | 14 4652 | 14 4653 | 14 4654 | 14 4655 | 8 4656 | 14 4657 | 14 4658 | 21 4659 | 14 4660 | 14 4661 | 3 4662 | 14 4663 | 14 4664 | 14 4665 | 14 4666 | 14 4667 | 25 4668 | 14 4669 | 21 4670 | 14 4671 | 14 4672 | 21 4673 | 14 4674 | 14 4675 | 14 4676 | 14 4677 | 6 4678 | 14 4679 | 14 4680 | 14 4681 | 14 4682 | 14 4683 | 13 4684 | 14 4685 | 14 4686 | 14 4687 | 14 4688 | 14 4689 | 13 4690 | 14 4691 | 14 4692 | 14 4693 | 14 4694 | 14 4695 | 14 4696 | 14 4697 | 14 4698 | 14 4699 | 14 4700 | 6 4701 | 14 4702 | 6 4703 | 14 4704 | 14 4705 | 14 4706 | 14 4707 | 14 4708 | 14 4709 | 14 4710 | 14 4711 | 1 4712 | 14 4713 | 0 4714 | 14 4715 | 3 4716 | 14 4717 | 14 4718 | 14 4719 | 14 4720 | 14 4721 | 14 4722 | 14 4723 | 14 4724 | 14 4725 | 14 4726 | 14 4727 | 21 4728 | 3 4729 | 14 4730 | 3 4731 | 14 4732 | 14 4733 | 14 4734 | 14 4735 | 14 4736 | 14 4737 | 14 4738 | 8 4739 | 14 4740 | 14 4741 | 14 4742 | 14 4743 | 0 4744 | 14 4745 | 14 4746 | 0 4747 | 14 4748 | 14 4749 | 3 4750 | 21 4751 | 14 4752 | 14 4753 | 14 4754 | 6 4755 | 3 4756 | 3 4757 | 14 4758 | 0 4759 | 14 4760 | 14 4761 | 14 4762 | 14 4763 | 14 4764 | 3 4765 | 0 4766 | 14 4767 | 1 4768 | 25 4769 | 14 4770 | 14 4771 | 14 4772 | 14 4773 | 14 4774 | 14 4775 | 14 4776 | 14 4777 | 14 4778 | 14 4779 | 14 4780 | 14 4781 | 14 4782 | 21 4783 | 14 4784 | 14 4785 | 14 4786 | 14 4787 | 6 4788 | 14 4789 | 1 4790 | 14 4791 | 14 4792 | 1 4793 | 0 4794 | 21 4795 | 14 4796 | 14 4797 | 14 4798 | 3 4799 | 14 4800 | 14 4801 | 14 4802 | 0 4803 | 14 4804 | 14 4805 | 0 4806 | 14 4807 | 14 4808 | 14 4809 | 14 4810 | 14 4811 | 14 4812 | 14 4813 | 14 4814 | 14 4815 | 15 4816 | 14 4817 | 14 4818 | 14 4819 | 14 4820 | 3 4821 | 14 4822 | 14 4823 | 14 4824 | 14 4825 | 8 4826 | 14 4827 | 1 4828 | 14 4829 | 14 4830 | 3 4831 | 3 4832 | 0 4833 | 14 4834 | 3 4835 | 14 4836 | 14 4837 | 14 4838 | 14 4839 | 14 4840 | 14 4841 | 14 4842 | 14 4843 | 3 4844 | 3 4845 | 3 4846 | 14 4847 | 14 4848 | 0 4849 | 21 4850 | 14 4851 | 14 4852 | 14 4853 | 14 4854 | 14 4855 | 14 4856 | 14 4857 | 14 4858 | 14 4859 | 3 4860 | 14 4861 | 14 4862 | 14 4863 | 14 4864 | 14 4865 | 14 4866 | 14 4867 | 3 4868 | 14 4869 | 14 4870 | 14 4871 | 14 4872 | 14 4873 | 21 4874 | 14 4875 | 13 4876 | 14 4877 | 14 4878 | 21 4879 | 6 4880 | 3 4881 | 14 4882 | 14 4883 | 14 4884 | 3 4885 | 14 4886 | 3 4887 | 14 4888 | 14 4889 | 14 4890 | 14 4891 | 14 4892 | 14 4893 | 14 4894 | 3 4895 | 14 4896 | 14 4897 | 14 4898 | 14 4899 | 14 4900 | 14 4901 | 8 4902 | 3 4903 | 14 4904 | 14 4905 | 0 4906 | 14 4907 | 14 4908 | 14 4909 | 14 4910 | 14 4911 | 14 4912 | 14 4913 | 14 4914 | 14 4915 | 14 4916 | 3 4917 | 20 4918 | 14 4919 | 14 4920 | 14 4921 | 14 4922 | 14 4923 | 14 4924 | 15 4925 | 14 4926 | 14 4927 | 14 4928 | 14 4929 | 14 4930 | 14 4931 | 14 4932 | 14 4933 | 21 4934 | 14 4935 | 14 4936 | 14 4937 | 14 4938 | 14 4939 | 14 4940 | 14 4941 | 21 4942 | 6 4943 | 14 4944 | 14 4945 | 14 4946 | 14 4947 | 14 4948 | 14 4949 | 14 4950 | 14 4951 | 1 4952 | 14 4953 | 14 4954 | 14 4955 | 6 4956 | 6 4957 | 14 4958 | 14 4959 | 14 4960 | 14 4961 | 3 4962 | 14 4963 | 14 4964 | 14 4965 | 6 4966 | 14 4967 | 6 4968 | 14 4969 | 21 4970 | 14 4971 | 14 4972 | 14 4973 | 14 4974 | 3 4975 | 14 4976 | 6 4977 | 14 4978 | 14 4979 | -------------------------------------------------------------------------------- /data/raw_data/ms-cntk-atis/atis.train.pkl: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/howl-anderson/ATIS_dataset/24ef702b745d6a62194e343f7c147f811ff79c01/data/raw_data/ms-cntk-atis/atis.train.pkl -------------------------------------------------------------------------------- /data/requirements.txt: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/howl-anderson/ATIS_dataset/24ef702b745d6a62194e343f7c147f811ff79c01/data/requirements.txt -------------------------------------------------------------------------------- /read_data.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import copy 2 | import json 3 | import os 4 | 5 | from tokenizer_tools.tagset.NER.IOB import IobSequenceEncoderDecoder 6 | 7 | decoder = IobSequenceEncoderDecoder() 8 | 9 | DATA_DIR = "data/raw_data/ms-cntk-atis" 10 | 11 | import pickle 12 | 13 | print(os.listdir(DATA_DIR)) 14 | 15 | 16 | def load_ds(fname='atis.train.pkl'): 17 | with open(fname, 'rb') as stream: 18 | ds, dicts = pickle.load(stream) 19 | print('Done loading: ', fname) 20 | print(' samples: {:4d}'.format(len(ds['query']))) 21 | print(' vocab_size: {:4d}'.format(len(dicts['token_ids']))) 22 | print(' slot count: {:4d}'.format(len(dicts['slot_ids']))) 23 | print(' intent count: {:4d}'.format(len(dicts['intent_ids']))) 24 | return ds, dicts 25 | 26 | 27 | train_ds, dicts = load_ds(os.path.join(DATA_DIR, 'atis.train.pkl')) 28 | test_ds, dicts = load_ds(os.path.join(DATA_DIR, 'atis.test.pkl')) 29 | 30 | t2i, s2i, in2i = map(dicts.get, ['token_ids', 'slot_ids', 'intent_ids']) 31 | i2t, i2s, i2in = map(lambda d: {d[k]: k for k in d.keys()}, [t2i, s2i, in2i]) 32 | query, slots, intent = map(train_ds.get, 33 | ['query', 'slot_labels', 'intent_labels']) 34 | 35 | for i in range(5): 36 | print('{:4d}:{:>15}: {}'.format(i, i2in[intent[i][0]], 37 | ' '.join(map(i2t.get, query[i])))) 38 | for j in range(len(query[i])): 39 | print('{:>33} {:>40}'.format(i2t[query[i][j]], 40 | i2s[slots[i][j]])) 41 | print('*' * 74) 42 | 43 | 44 | def to_rasa_nlu_format(query, slots, intent, output_file): 45 | tpl = { 46 | "rasa_nlu_data": { 47 | "common_examples": [], 48 | "regex_features": [], 49 | "lookup_tables": [], 50 | "entity_synonyms": [] 51 | } 52 | } 53 | 54 | example_tpl = { 55 | "text": "", 56 | "intent": "", 57 | "entities": [] 58 | } 59 | 60 | entity_tpl = { 61 | "start": 0, 62 | "end": 0, 63 | "value": "", 64 | "entity": "" 65 | } 66 | 67 | data = copy.deepcopy(tpl) 68 | 69 | data_len = len(query) 70 | 71 | for i in range(data_len): 72 | example = copy.deepcopy(example_tpl) 73 | text_msg = ''.join(map(i2t.get, query[i])) 74 | 75 | raw_query_text_list = query[i] 76 | query_text_list = raw_query_text_list[1: -1] # remove BOS and EOS tag 77 | 78 | example['text'] = ' '.join(map(i2t.get, query_text_list)) 79 | example['intent'] = i2in[intent[i][0]] 80 | 81 | tag_seq = [i2s[j] for j in slots[i]] 82 | 83 | offset_list = decoder.decode_to_offset(tag_seq) 84 | print(offset_list) 85 | 86 | entities_list = [] 87 | 88 | for offset in offset_list: 89 | entity = copy.deepcopy(entity_tpl) 90 | entity['start'] = len(' '.join(map(i2t.get, raw_query_text_list[1: offset[0]]))) + 1 91 | entity['end'] = len(' '.join(map(i2t.get, raw_query_text_list[offset[0]: offset[1]]))) + entity['start'] 92 | entity['value'] = ' '.join(map(i2t.get, raw_query_text_list[offset[0]: offset[1]])) 93 | entity['entity'] = offset[2] 94 | 95 | entities_list.append(entity) 96 | 97 | example['entities'] = entities_list 98 | 99 | data['rasa_nlu_data']['common_examples'].append(example) 100 | 101 | with open(output_file, 'wt') as fd: 102 | json.dump(data, fd, ensure_ascii=False, indent=4) 103 | 104 | 105 | to_rasa_nlu_format(query, slots, intent, 'train.json') 106 | 107 | query, slots, intent = map(test_ds.get, 108 | ['query', 'slot_labels', 'intent_labels']) 109 | to_rasa_nlu_format(query, slots, intent, 'test.json') 110 | -------------------------------------------------------------------------------- /summary_data.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import os 2 | import pickle 3 | 4 | DATA_DIR = "data/raw_data/ms-cntk-atis" 5 | 6 | 7 | print(os.listdir(DATA_DIR)) 8 | 9 | 10 | def load_ds(fname='atis.train.pkl'): 11 | with open(fname, 'rb') as stream: 12 | ds, dicts = pickle.load(stream) 13 | print('Done loading: ', fname) 14 | print(' samples: {:4d}'.format(len(ds['query']))) 15 | print(' vocab_size: {:4d}'.format(len(dicts['token_ids']))) 16 | print(' slot count: {:4d}'.format(len(dicts['slot_ids']))) 17 | print(' intent count: {:4d}'.format(len(dicts['intent_ids']))) 18 | return ds, dicts 19 | 20 | 21 | train_ds, dicts = load_ds(os.path.join(DATA_DIR, 'atis.train.pkl')) 22 | test_ds, dicts = load_ds(os.path.join(DATA_DIR, 'atis.test.pkl')) 23 | 24 | t2i, s2i, in2i = map(dicts.get, ['token_ids', 'slot_ids', 'intent_ids']) 25 | i2t, i2s, i2in = map(lambda d: {d[k]: k for k in d.keys()}, [t2i, s2i, in2i]) 26 | query, slots, intent = map(train_ds.get, 27 | ['query', 'slot_labels', 'intent_labels']) 28 | 29 | for i in range(5): 30 | print('{:4d}:{:>15}: {}'.format(i, i2in[intent[i][0]], 31 | ' '.join(map(i2t.get, query[i])))) 32 | for j in range(len(query[i])): 33 | print('{:>33} {:>40}'.format(i2t[query[i][j]], 34 | i2s[slots[i][j]])) 35 | print('*' * 74) --------------------------------------------------------------------------------