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train

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The dataset generation failed

Error code:   DatasetGenerationError
Exception:    CastError
Message:      Couldn't cast
total_records: int64
split_counts: struct<train: int64, dev: int64, test: int64>
  child 0, train: int64
  child 1, dev: int64
  child 2, test: int64
positive_counts: struct<train: int64, dev: int64, test: int64>
  child 0, train: int64
  child 1, dev: int64
  child 2, test: int64
negative_counts: struct<train: int64, dev: int64, test: int64>
  child 0, train: int64
  child 1, dev: int64
  child 2, test: int64
skipped_embedding_rows: int64
pos: list<item: string>
  child 0, item: string
query: string
neg: list<item: string>
  child 0, item: string
to
{'query': Value('string'), 'pos': List(Value('string')), 'neg': List(Value('string'))}
because column names don't match
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1779, in _prepare_split_single
                  for key, table in generator:
                                    ^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 299, in _generate_tables
                  self._cast_table(pa_table, json_field_paths=json_field_paths),
                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 128, in _cast_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2321, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2249, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              total_records: int64
              split_counts: struct<train: int64, dev: int64, test: int64>
                child 0, train: int64
                child 1, dev: int64
                child 2, test: int64
              positive_counts: struct<train: int64, dev: int64, test: int64>
                child 0, train: int64
                child 1, dev: int64
                child 2, test: int64
              negative_counts: struct<train: int64, dev: int64, test: int64>
                child 0, train: int64
                child 1, dev: int64
                child 2, test: int64
              skipped_embedding_rows: int64
              pos: list<item: string>
                child 0, item: string
              query: string
              neg: list<item: string>
                child 0, item: string
              to
              {'query': Value('string'), 'pos': List(Value('string')), 'neg': List(Value('string'))}
              because column names don't match
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1347, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
                                       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 980, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 882, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 943, in _download_and_prepare
                  self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1646, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                                               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1832, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
              datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the dataset

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query string	pos list	neg list
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1주 전 공개된 빨주노초파남보 자료 목록 보여줘	[ "7일 전 공개된 빨주노초파남보 자료 목록 보여줘" ]	[ "최근 7일 공개된 빨주노초파남보 자료 목록 보여줘" ]
1주 전 공개된 언어 강의자료 찾아줘	[ "7일 전 공개된 언어 강의자료 찾아줘" ]	[ "최근 7일 공개된 언어 강의자료 찾아줘" ]
1주 전 공개된 언어 실습 자료 확인해줘	[ "7일 전 공개된 언어 실습 자료 확인해줘" ]	[ "최근 7일 공개된 언어 실습 자료 확인해줘" ]
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1주 전 공개된 인공지능 실습 자료 확인해줘	[ "7일 전 공개된 인공지능 실습 자료 확인해줘" ]	[ "최근 7일 공개된 인공지능 실습 자료 확인해줘" ]
1주 전 공개된 인공지능 자료 목록 보여줘	[ "7일 전 공개된 인공지능 자료 목록 보여줘" ]	[ "최근 7일 공개된 인공지능 자료 목록 보여줘" ]
1주 전 공개된 인류와 강의자료 찾아줘	[ "7일 전 공개된 인류와 강의자료 찾아줘" ]	[ "3일 전 공개된 인류와 강의자료 찾아줘" ]
1주 전 공개된 인류와 실습 자료 확인해줘	[ "7일 전 공개된 인류와 실습 자료 확인해줘" ]	[ "3일 전 공개된 인류와 실습 자료 확인해줘" ]
1주 전 공개된 인류와 자료 목록 보여줘	[ "7일 전 공개된 인류와 자료 목록 보여줘" ]	[ "3일 전 공개된 인류와 자료 목록 보여줘" ]
1주 전 공개된 중국고전 강의자료 찾아줘	[ "7일 전 공개된 중국고전 강의자료 찾아줘" ]	[ "3일 전 공개된 중국고전 강의자료 찾아줘" ]
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1주 전 공개된 진화와 실습 자료 확인해줘	[ "7일 전 공개된 진화와 실습 자료 확인해줘" ]	[ "3일 전 공개된 진화와 실습 자료 확인해줘" ]
1주 전 공개된 진화와 자료 목록 보여줘	[ "7일 전 공개된 진화와 자료 목록 보여줘" ]	[ "3일 전 공개된 진화와 자료 목록 보여줘" ]
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1주 전 공개된 환경 실습 자료 확인해줘	[ "7일 전 공개된 환경 실습 자료 확인해줘" ]	[ "3일 전 공개된 환경 실습 자료 확인해줘" ]
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1주 전 등록된 과학문화 자료 확인해줘	[ "7일 전 등록된 과학문화 자료 확인해줘" ]	[ "최근 7일 등록된 과학문화 자료 확인해줘" ]
1주 전 등록된 과학문화 참고자료 보여줘	[ "7일 전 등록된 과학문화 참고자료 보여줘" ]	[ "최근 7일 등록된 과학문화 참고자료 보여줘" ]

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Korean Temporal Query Embedding Data for BGE-M3 - Curated Template Augmented

This dataset is a FlagEmbedding/BGE-M3 fine-tuning dataset for Korean LMS temporal queries.

The goal is to make semantically equivalent Korean relative time expressions close in embedding space while separating similar-looking but temporally different expressions.

This version uses agent-curated Korean query templates with {time_expression} and {semantic_keyword} placeholders. Deterministic code inserted normalized temporal surfaces, created labels, and validated pair/triplet records.

LLM-generated templates may be used as proposals, but they are not trusted as final training data unless they pass intent-specific deterministic validation. Deadline templates that create malformed strings such as duplicate 까지 suffixes are excluded.

Examples:

Positive: 일주일 전 = 7일 전 = 1주 전
Hard negative: 일주일 전 != 지난주
Hard negative: 7일 전 != 최근 7일

Format

Each JSONL row follows the FlagEmbedding retrieval training format:

{
  "query": "1주 전 공개된 Hospitality 자료 목록 보여줘",
  "pos": ["7일 전 공개된 Hospitality 자료 목록 보여줘"],
  "neg": ["최근 7일 공개된 Hospitality 자료 목록 보여줘"]
}

Files

train.jsonl
dev.jsonl
test.jsonl
bge_m3_training_stats.json

Counts

Split	Rows
train	16,464
dev	2,568
test	2,640
total	21,672

Source Artifacts

The source curated-template LMS temporal embedding artifacts were validated before conversion:

templates: 120
pairs: 43,200
triplets: 12,000
validation: ok

The BGE-M3 conversion uses only rows whose source validation status is validated. Additional quality checks exclude malformed generated strings such as 내일까지까지, 하루 안에까지, and 내일까지 내에.

Intended Use

This dataset is intended for fine-tuning BAAI/bge-m3 with FlagEmbedding.finetune.embedder.encoder_only.m3.

Exclusions

Fuzzy temporal expressions such as vague "recently" or "soon" style labels are excluded from the main training labels.

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