grammarly/spivavtor
收藏Hugging Face2025-02-05 更新2024-06-11 收录
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资源简介：
这是用于训练所有Spivavtor模型的数据集。它包含了四个任务的数据：语法错误纠正（GEC）、简化、连贯性和改写。具体细节如下：语法错误纠正任务有27,929个训练样本和3,103个验证样本；简化任务有11,501个训练样本和1,278个验证样本；连贯性任务有9,278个训练样本和1,031个验证样本；改写任务有14,076个训练样本和1,564个验证样本。总共有62,784个训练样本和6,976个验证样本。数据集以JSON格式存储，每个数据实例包含唯一的ID、输入文本（乌克兰语）、输出文本（乌克兰语）和任务类型。
这是用于训练所有Spivavtor模型的数据集。它包含了四个任务的数据：语法错误纠正（GEC）、简化、连贯性和改写。具体细节如下：语法错误纠正任务有27,929个训练样本和3,103个验证样本；简化任务有11,501个训练样本和1,278个验证样本；连贯性任务有9,278个训练样本和1,031个验证样本；改写任务有14,076个训练样本和1,564个验证样本。总共有62,784个训练样本和6,976个验证样本。数据集以JSON格式存储，每个数据实例包含唯一的ID、输入文本（乌克兰语）、输出文本（乌克兰语）和任务类型。
提供机构：
grammarly
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
Spivavtor
数据集用途
用于训练Spivavtor模型的数据集，包含以下四种任务：
- 语法错误修正（GEC）
- 简化
- 连贯性
- 改写
数据集详细信息
- 语法错误修正（GEC）：训练数据27,929个示例，验证数据3,103个示例。
- 简化：训练数据11,501个示例，验证数据1,278个示例。
- 连贯性：训练数据9,278个示例，验证数据1,031个示例。
- 改写：训练数据14,076个示例，验证数据1,564个示例。
- 总计：训练数据62,784个示例，验证数据6,976个示例。
数据集结构
- 格式：JSON
- 数据实例结构：
id：实例的唯一IDsrc：乌克兰语输入文本tgt：乌克兰语输出文本task：该实例的文本编辑任务
许可
cc-by-nc-4.0
