Grammarly-Ukrainian
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2022-06-24
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grammarly/coedit
CoEdIT数据集是用于训练CoEdIT文本编辑模型的数据集。该数据集包含69k个实例，格式为JSON，每个实例包括任务类型、输入文本和输出文本。数据集主要用于通过指令调优进行文本编辑任务。由于许可限制，该公开版本缺少部分训练和验证数据，特别是简化和形式转换任务中的约13k训练实例和1.5k验证实例。
Hugging Face2023-10-21 更新410
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DeTexD数据集是一个用于精细文本检测的基准数据集，专注于识别情感丰富或可能引起不适的文本。该数据集通过多个注释者的评分来量化文本的风险性，评分范围从0到5，其中0表示无风险，5表示高风险。此外，数据集还提供了平均的二元标签，用于区分文本的负面（0）和正面（1）倾向。
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grammarly/medit
mEdIT数据集是一个用于多语言文本编辑任务的数据集，支持英语、德语、阿拉伯语、日语、韩语、西班牙语和中文。数据集以JSON格式存储，包含实例ID、语言、语言代码、数据来源、任务类型、输入文本、参考文本、输出文本和完整提示等信息。该数据集用于训练mEdIT文本编辑模型，详细信息可在相关论文中找到。由于许可限制，部分数据无法公开分享。
Hugging Face2024-10-01 更新110
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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6,97
Hugging Face2025-02-05 更新110
