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kardosdrur/europarl-scandinavian

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Hugging Face2023-10-25 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/kardosdrur/europarl-scandinavian
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官方服务:
资源简介:
--- license: mit configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* - split: test path: data/test-* dataset_info: features: - name: da dtype: string - name: en dtype: string - name: sv dtype: string splits: - name: train num_bytes: 620348322.4 num_examples: 1304296 - name: test num_bytes: 155087080.6 num_examples: 326074 download_size: 488376564 dataset_size: 775435403.0 --- # Europarl Scandinavian Languages The data originates from the Europarl parallel corpus, where English transcriptions of parliamentary discussions were aligned with a number of other languages algorithmically. In order to align Danish and Swedish corpora in the dataset, English entries were hashed with 128bit Murmurhash3, and the Danish and Swedish transcriptions were joined on the obtained hash values. Entries that had more than one pair in the other dataset were removed, this ensures that no false positives due to hash collisions got into the dataset. Source code is available in the repository. The dataset was created for aiding the training of sentence transformer models in the Danish Foundation Models project.
提供机构:
kardosdrur
原始信息汇总

Europarl Scandinavian Languages 数据集概述

数据集信息

许可证

  • MIT 许可证

配置

  • 默认配置 (default)
    • 数据文件路径:
      • 训练集 (train): data/train-*
      • 测试集 (test): data/test-*

特征

  • 特征名称及数据类型:
    • da: 字符串 (string)
    • en: 字符串 (string)
    • sv: 字符串 (string)

数据分割

  • 训练集 (train)
    • 字节数: 620,348,322.4
    • 样本数: 1,304,296
  • 测试集 (test)
    • 字节数: 155,087,080.6
    • 样本数: 326,074

数据集大小

  • 下载大小: 488,376,564 字节
  • 数据集大小: 775,435,403.0 字节

数据集来源

  • 数据源自 Europarl 平行语料库,通过算法将英语议会讨论的转录与多种其他语言对齐。
  • 为了对齐数据集中的丹麦语和瑞典语语料,英语条目通过 128bit Murmurhash3 进行哈希处理,丹麦语和瑞典语转录根据获得的哈希值进行连接。
  • 删除在另一个数据集中有多个配对的条目,以确保由于哈希冲突导致的假阳性不会进入数据集。
  • 数据集用于支持丹麦基础模型项目中句子转换模型的训练。
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作