if001/aozorabunko-clean-sin

Name: if001/aozorabunko-clean-sin
Creator: if001
Published: 2023-09-04 05:02:32
License: 暂无描述

Hugging Face2023-09-04 更新2024-03-04 收录

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资源简介：

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语言：日语（ja）许可协议：知识共享署名4.0（CC BY 4.0）样本规模：10000 < 样本数量 < 100000 任务类型：文本生成、文本分类数据集信息：特征字段： - 字段名：text，数据类型：字符串 - 字段名：footnote（脚注），数据类型：字符串 - 字段名：meta（元数据结构体）： - 字段名：作品ID，数据类型：字符串 - 字段名：作品名，数据类型：字符串 - 字段名：作品名读音，数据类型：字符串 - 字段名：排序用读音，数据类型：字符串 - 字段名：副标题，数据类型：字符串 - 字段名：副标题读音，数据类型：字符串 - 字段名：原题，数据类型：字符串 - 字段名：首次刊载，数据类型：字符串 - 字段名：分类编号，数据类型：字符串 - 字段名：文字使用类型，数据类型：字符串 - 字段名：作品版权标记，数据类型：字符串 - 字段名：发布日期，数据类型：秒级时间戳（timestamp[s]） - 字段名：最后更新日期，数据类型：秒级时间戳（timestamp[s]） - 字段名：图书卡片URL，数据类型：字符串 - 字段名：人物ID，数据类型：字符串 - 字段名：姓氏，数据类型：字符串 - 字段名：名字，数据类型：字符串 - 字段名：姓氏读音，数据类型：字符串 - 字段名：名字读音，数据类型：字符串 - 字段名：姓氏读音（排序用），数据类型：字符串 - 字段名：名字读音（排序用），数据类型：字符串 - 字段名：姓氏罗马字，数据类型：字符串 - 字段名：名字罗马字，数据类型：字符串 - 字段名：角色标记，数据类型：字符串 - 字段名：出生日期，数据类型：字符串 - 字段名：逝世日期，数据类型：字符串 - 字段名：人物版权标记，数据类型：字符串 - 字段名：底本名称1，数据类型：字符串 - 字段名：底本出版社名称1，数据类型：字符串 - 字段名：底本初版发行年份1，数据类型：字符串 - 字段名：输入使用的版本1，数据类型：字符串 - 字段名：校订使用的版本1，数据类型：字符串 - 字段名：底本母本名称1，数据类型：字符串 - 字段名：底本母本出版社名称1，数据类型：字符串 - 字段名：底本母本初版发行年份1，数据类型：字符串 - 字段名：底本名称2，数据类型：字符串 - 字段名：底本出版社名称2，数据类型：字符串 - 字段名：底本初版发行年份2，数据类型：字符串 - 字段名：输入使用的版本2，数据类型：字符串 - 字段名：校订使用的版本2，数据类型：字符串 - 字段名：底本母本名称2，数据类型：字符串 - 字段名：底本母本出版社名称2，数据类型：字符串 - 字段名：底本母本初版发行年份2，数据类型：字符串 - 字段名：录入者，数据类型：字符串 - 字段名：校订者，数据类型：字符串 - 字段名：文本文件URL，数据类型：字符串 - 字段名：文本文件最后更新日期，数据类型：秒级时间戳（timestamp[s]） - 字段名：文本文件编码格式，数据类型：字符串 - 字段名：文本文件字符集，数据类型：字符串 - 字段名：文本文件修改次数，数据类型：字符串 - 字段名：XHTML/HTML文件URL，数据类型：字符串 - 字段名：XHTML/HTML文件最后更新日期，数据类型：秒级时间戳（timestamp[s]） - 字段名：XHTML/HTML文件编码格式，数据类型：字符串 - 字段名：XHTML/HTML文件字符集，数据类型：字符串 - 字段名：XHTML/HTML文件修改次数，数据类型：字符串本数据集为衍生数据集，源地址为：https://huggingface.co/datasets/globis-university/aozorabunko-clean，且经过筛选处理，筛选条件为：仅保留元数据中「文字遣い種別」字段值为「新字新仮名」的样本，即 row["meta"]["文字遣い種別"] == "新字新仮名"

提供机构：

if001

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

语言: 日语
许可证: CC-BY-4.0
大小: 10K<n<100K
任务类别:
- 文本生成
- 文本分类

数据集特征

文本字段:
- name: text
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脚注字段:
- name: footnote
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元数据字段:
- name: meta
- dtype: struct
  - 作品ID: string
  - 作品名: string
  - 作品名読み: string
  - ソート用読み: string
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  - 原題: string
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  - 底本初版発行年2: string
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搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在日语自然语言处理领域，高质量且结构化的文本语料库对于模型训练至关重要。该数据集源自日本青空文库（Aozora Bunko）的公开文学作品，是对现有数据集globis-university/aozorabunko-clean的二次加工与筛选。构建过程中，严格依据元数据中的“文字遣い種別”字段，仅保留标记为“新字新仮名”的条目，确保了文本采用现代日语的汉字与假名表记体系。最终汇聚了10,246个训练样本，涵盖丰富的文学体裁与作者风格。

特点

该数据集最显著的特征在于其纯净性与结构化程度。所有文本均经过清洗，移除了原始青空文库数据中的冗余注释与格式噪声，仅保留正文、脚注及详尽的元数据。元数据包含作品信息（如标题、副题、原题、初出）、作者信息（姓名、生卒年、罗马字）、底本信息（出版社、版次）、数字化处理记录（输入者、校正者、文件编码）等超过50个字段，为文本分析、作者风格研究及文学计算提供了丰富的上下文维度。

使用方法

数据集以HuggingFace Datasets库的标准格式发布，可通过load_dataset函数直接加载。默认配置包含一个训练集，数据文件以Parquet格式存储，支持高效的分批读取。每条记录包含原始文本（text）、脚注（footnote）及结构化元数据（meta）。适用于文本生成、文本分类等任务，例如基于现代日语文学作品的预训练语言模型微调、作者识别或年代风格分析。研究者可灵活利用元数据字段进行子集筛选，如按作者、作品年代或底本信息进行定制化数据划分。

背景与挑战

背景概述

if001/aozorabunko-clean-sin数据集源自日本著名的青空文库（Aozora Bunko）数字化项目，由研究者于近期从globis-university的清理版本中筛选而来。青空文库自1997年起致力于将日本公版文学作品转化为电子文本，涵盖明治至昭和时期的经典著作，是日语自然语言处理领域的重要资源。该数据集的核心研究问题在于为文本生成与分类任务提供高质量、风格统一的日语语料，尤其是聚焦于“新字新假名”这一特定文字表记形式。通过剔除旧字旧假名等混杂文本，数据集显著提升了语言模型的训练效率与下游任务表现，对推动日语古籍数字化、文学风格分析及语言模型微调具有深远影响。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战源于日语文本的复杂性与构建过程的精细要求。首先，青空文库中作品年代跨度大，文字表记形式多样，包括旧字旧假名、新字新假名及历史假名遣等，直接用于模型训练易引发语义歧义与泛化困难，因此需严格筛选以统一语言规范。其次，构建过程中需处理元数据中众多字段的缺失或不一致问题，如底本信息、作者生卒年等，这增加了数据清洗与验证的难度。此外，文本源自人工输入与校对，虽经多次修正，但仍可能存在OCR或录入错误，需投入大量精力进行错误检测与标准化，以确保数据集的可靠性。

常用场景

经典使用场景

if001/aozorabunko-clean-sin 数据集是青空文库（Aozora Bunko）日语文学作品的精选子集，专注于收录以“新字新假名”书写的文本。青空文库作为日本最大的公版文学作品数字图书馆，其原始数据在自然语言处理中常因字体与假名用法不统一而带来挑战。该数据集通过严格筛选，仅保留现代日语书写规范的文本，为日语语言模型预训练、文本生成任务提供了高质量、风格统一的语料库。研究者常利用其丰富的文学作品（如小说、随笔）进行自回归语言建模，或作为微调日语对话系统、故事生成模型的基础数据，其干净的结构也便于进行零样本或少样本学习实验。

解决学术问题

该数据集核心解决了日语自然语言处理中因历史假名遣（旧假名）与旧字体带来的文本稀疏性和模型泛化困难问题。在学术研究中，许多日语语料库混杂古典与现代表记，导致词嵌入难以捕捉语义一致性。通过聚焦现代书写形式，该数据集为训练鲁棒的日语语言模型提供了可靠基准，尤其适用于评估模型对标准日语的理解能力。它推动了日语文本分类、风格迁移、以及文学文本的自动摘要研究，例如区分不同作家的写作风格或生成符合现代用法的改写版本，其元数据（如作者、出版日期）还支持对文学演变的时间序列分析。

衍生相关工作

该数据集衍生了一系列经典工作，尤其在日语自然语言处理领域。基于青空文库的变体，研究者开发了首个大规模日语文学风格分类器，能够区分夏目漱石与太宰治等作家的文风。在文本生成方向，有工作利用该数据微调了日语版GPT-2，用于生成符合特定作家风格的小品文。此外，该数据集促进了日语命名实体识别在文学领域的改进，通过其丰富的元数据（如人物ID）标注了作品中的角色与地点。还有工作将其与外部情感词典结合，构建了日语文学情感分析基准，用于研究叙事中的情绪演变轨迹。

以上内容由遇见数据集搜集并总结生成