five

Wikisource_Greek_texts|希腊语文献数据集|在线图书馆数据集

收藏
huggingface2024-12-30 更新2024-12-31 收录
希腊语文献
在线图书馆
下载链接:
https://huggingface.co/datasets/glossAPI/Wikisource_Greek_texts
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集包含希腊语的Wikisource档案。Wikisource是维基媒体基金会的一个项目,旨在创建一个不断增长的在线图书馆,包含各种语言的源文本及其翻译。该数据集涵盖了希腊语的所有历史时期(从古代到现代)的文本,以及多种文学和科学主题(如散文、诗歌、历史、科学、哲学、音乐、法律等),包括知名和不太知名的作者的作品。文件以parquet格式提供,并且已经移除了与其他数据集(如klasikh_arx_ell_grammateia、1000_prwta_xronia_ellhnikhs、Ellinika_Keimena_Project_Gutenberg)重复的文本。用户可以在上述数据集中查找这些文本。
创建时间:
2024-12-24
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
Wikisource_Greek_texts数据集构建于维基文库(Wikisource)的希腊语文本资源,维基文库作为维基媒体基金会的一个项目,致力于收集和整理各类源文本及其翻译,涵盖多种语言和主题。该数据集通过从维基文库的希腊语页面提取文本,并去除与其他已有数据集(如klasikh_arx_ell_grammateia、1000_prwta_xronia_ellhnikhs等)重复的内容,确保了数据的独特性和完整性。最终,数据集以parquet格式存储,便于高效处理和分析。
特点
Wikisource_Greek_texts数据集涵盖了希腊语从古代到现代的广泛文本,包括文学、散文、科学、历史、哲学、音乐和法律等多个主题领域。数据集不仅收录了知名作品,还包含了许多较少为人知的文本,展现了希腊语文化的多样性和丰富性。文本类型多样,既有诗歌、散文,也有学术论文和法律文献,为研究希腊语言和文化提供了丰富的素材。
使用方法
用户可以通过访问维基文库的希腊语页面获取Wikisource_Greek_texts数据集,数据集以parquet格式提供,适合使用大数据处理工具进行分析。研究人员可以利用该数据集进行希腊语文本的语言学研究、历史文献分析或文化研究。为避免重复,建议用户在使用前查阅相关数据集(如klasikh_arx_ell_grammateia等),以确保数据的唯一性。对于任何问题,用户可通过glossapi.team@eellak.gr联系数据集维护团队。
背景与挑战
背景概述
Wikisource_Greek_texts数据集由Wikimedia Foundation于近年创建,旨在构建一个涵盖希腊语文本的在线图书馆,内容跨越从古代到现代的多个历史时期。该数据集包含了丰富的希腊语文本,涵盖了文学、科学、哲学、法律等多个主题,既有知名作品,也有较少为人所知的文献。通过整合Wikisource平台上的资源,该数据集为研究希腊语言、文学及历史提供了宝贵的原始资料,推动了希腊语文本的数字化保存与研究。
当前挑战
Wikisource_Greek_texts数据集在构建过程中面临多重挑战。首先,文本的多样性和历史跨度使得数据清洗与标准化变得复杂,尤其是古代希腊语与现代希腊语在语法和词汇上的差异。其次,避免与其他数据集(如klasikh_arx_ell_grammateia等)的重复内容,需要精确的文本比对与筛选。此外,确保文本的版权合规性以及数据的完整性也是构建过程中的重要挑战。这些问题的解决对于提升数据集的质量和可用性至关重要。
常用场景
经典使用场景
Wikisource_Greek_texts数据集广泛应用于希腊语言文学研究领域,特别是在历史文本分析和跨时代语言演变研究中。该数据集涵盖了从古代到现代的希腊语文本,为研究者提供了丰富的语料库,用于探索希腊语在不同历史时期的语法、词汇和风格变化。通过该数据集,学者能够深入分析希腊文学作品的演变,揭示语言与文化之间的深层联系。
解决学术问题
该数据集有效解决了希腊语研究中的语料稀缺问题,尤其是在古代和现代希腊语文本的对比分析中。它为语言学家提供了多样化的文本资源,支持跨时代语言演变、文学风格分析以及文化背景研究。此外,数据集中的多类型文本(如诗歌、散文、科学文献等)为跨学科研究提供了基础,推动了希腊语研究在语言学、文学和历史学等领域的深度融合。
衍生相关工作
基于Wikisource_Greek_texts数据集,衍生了一系列经典研究工作,包括希腊语历史语言学分析、文学风格识别模型以及跨时代文本对比研究。例如,研究者利用该数据集开发了希腊语语法演变模型,揭示了希腊语从古代到现代的语法变化规律。此外,该数据集还被用于训练文学风格分类算法,支持希腊文学作品的自动分类和风格分析。这些研究不仅深化了对希腊语的理解,也为其他语言的研究提供了方法论参考。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

Alexa Domains

该数据集由前 100 万个网站的 URL 组成。 域名使用 Alexa 流量排名进行排名 是使用浏览行为的组合来确定的 网站上的用户数、唯一身份访问者的数量和网页浏览量。更详细地说,唯一身份访问者是 在给定日期访问网站的唯一用户数, 和 pageviews 是用户 URL 请求的总数 网站。但是,对同一网站的多个请求 在同一天被计为一次综合浏览量。网站 独立访问者和综合浏览量的最高组合 排名最高

OpenDataLab 收录

AISHELL/AISHELL-1

Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库,由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音,录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行,并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查,手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用,旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。

hugging_face 收录

LinkedIn Salary Insights Dataset

LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据,包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情,支持职业规划和薪资谈判。

www.linkedin.com 收录

Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT

该数据集是一个高质量的中医数据集,主要由非网络来源的内部数据构成,包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容,质量优异,信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途,未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用,但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后,再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据,以避免灾难性遗忘并加强模型表现。

huggingface 收录

Materials Project

材料项目是一组标有不同属性的化合物。数据集链接: MP 2018.6.1(69,239 个材料) MP 2019.4.1(133,420 个材料)

OpenDataLab 收录