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larryvrh/WikiMatrix-v1-Ja_Zh-filtered

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Hugging Face2023-04-08 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/larryvrh/WikiMatrix-v1-Ja_Zh-filtered
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官方服务:
资源简介:
--- license: cc-by-sa-4.0 dataset_info: features: - name: ja dtype: string - name: zh dtype: string splits: - name: train num_bytes: 149036235 num_examples: 690095 download_size: 115870646 dataset_size: 149036235 task_categories: - translation language: - ja - zh size_categories: - 100K<n<1M --- Filtered and modified version of Japanese/Chinese language pair data from [WikiMatrix v1](https://opus.nlpl.eu/WikiMatrix.php). Process steps: 1. Basic regex based filtering / length checking to remove abnormal pairs. 2. Semantic similarity filtering with a threshold value of 0.6, based on [sentence-transformers/LaBSE](https://huggingface.co/sentence-transformers/LaBSE). 3. Convert all Traditional Chinese sentences into Simplified Chinese with [zhconv](https://github.com/gumblex/zhconv). ------ 经过过滤和修改的日语/中文语言对数据,来自[WikiMatrix v1](https://opus.nlpl.eu/WikiMatrix.php)。 处理步骤: 1. 基本的基于正则表达式的过滤/长度检查,以删除异常对。 2. 基于[sentence-transformers/LaBSE](https://huggingface.co/sentence-transformers/LaBSE)的语义相似性过滤,阈值为0.6。 3. 使用[zhconv](https://github.com/gumblex/zhconv)将所有繁体中文句子转换为简体中文。 ------ 以下はフィルタリングされ修正された日本語/中国語のペアデータです。データ元は[WikiMatrix v1](https://opus.nlpl.eu/WikiMatrix.php)です。 処理手順: 1. 正規表現に基づくフィルタリング/長さのチェックを行い、異常なペアを削除します。 2. [sentence-transformers/LaBSE](https://huggingface.co/sentence-transformers/LaBSE)に基づくセマンティック類似性フィルタリングを行い、閾値は0.6です。 3. [zhconv](https://github.com/gumblex/zhconv)を使って、すべての繁体字中国語の文を簡体字中国語に変換します。
提供机构:
larryvrh
原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

  • 特征:
    • ja: 类型为 string
    • zh: 类型为 string
  • 分割:
    • train: 字节数为 149036235,样本数为 690095
  • 下载大小: 115870646 字节
  • 数据集大小: 149036235 字节

任务类别

  • 翻译

语言

  • 日语 (ja)
  • 中文 (zh)

数据集大小类别

  • 100K < n < 1M

处理步骤

  1. 基于正则表达式的基本过滤和长度检查,以删除异常对。
  2. 基于 sentence-transformers/LaBSE 的语义相似性过滤,阈值为 0.6。
  3. 使用 zhconv 将所有繁体中文句子转换为简体中文。
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