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AFK French News Classification Dataset

French news headline classification dataset for SetFit fine-tuning, part of the AFK.live project.

Dataset Description

This dataset contains French news headlines classified into 12 categories covering politics, technology, science, culture, and more.

Taxonomy (12 categories)

ID Label Description Live
1 Politique FR, EU, Québec Domestic francophone politics: France, Belgium, Switzerland, Quebec, EU institutions Yes
2 Géopolitique mondiale International relations, conflicts, diplomacy outside francophone sphere Yes
3 Economie & Marchés & Business Tech Pure finance, macroeconomics, non-tech corporations, banking, markets Yes
4 Société Yes
5 Science & Environnement Research discoveries, climate, biodiversity, health research (non-clickbait) Yes
6 Culture Cultural works and events: cinema, music, books, theater, visual arts, video games Yes
7 Sport All sports news (competitions, transfers, results) Yes
8 Faits divers & Actualité locale Accidents, local news without national relevance Yes
10 Gadgets, pub, articles sponsorisés Mode, cooking, travel, wellness, fashion, product reviews, deals Yes
11 Météo Weather forecasts, daily weather reports Yes
12 Rediffusion, replay, programme TV TV schedules, replay announcements, program grids Yes
13 Code & Infrastructure Developer-focused technical content: programming, ML engineering, DevOps, software architecture Yes

Note: "Live" indicates whether the category is displayed on AFK.live (Yes) or filtered out (No).

Dataset Statistics

  • Total samples: 931
  • Train split: 720 samples (60 per category)
  • Test split: 211 samples

Split by Category

Category Train Test
Code & Infrastructure 60 15
Culture 60 16
Economie & Marchés & Business Tech 60 18
Faits divers & Actualité locale 60 17
Gadgets, pub, articles sponsorisés 60 19
Géopolitique mondiale 60 15
Météo 60 17
Politique FR, EU, Québec 60 23
Rediffusion, replay, programme TV 60 19
Science & Environnement 60 16
Société 60 17
Sport 60 19

Usage

from datasets import load_dataset

# Load the dataset
dataset = load_dataset("afk-live/afk-news-fr-classification-202601")

# Access splits
train_data = dataset["train"]
test_data = dataset["test"]

# Example
print(train_data[0])
# {'text': 'Le president annonce...', 'label': 'Politique France'}

Training with SetFit

from setfit import SetFitModel, Trainer

# Load model and dataset
model = SetFitModel.from_pretrained("dangvantuan/sentence-camembert-large")
dataset = load_dataset("afk-live/afk-news-fr-classification-202601")

# Train
trainer = Trainer(model=model, train_dataset=dataset["train"])
trainer.train()

Citation

If you use this dataset, please cite the AFK.live project.

Last Updated

2026-01-17

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Models trained or fine-tuned on afk-live/afk-news-fr-classification-202601