- Descrizione :
Set di dati di valutazione per la traduzione automatica con poche risorse: nepalese-inglese e singalese-inglese.
Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice
Pagina iniziale : https://github.com/facebookresearch/flores/
Codice sorgente :
tfds.translate.Flores
Versioni :
-
1.2.0
(impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.
-
Dimensione del download :
1.47 MiB
Auto-cache ( documentazione ): Sì
Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.
Citazione :
@misc{guzmn2019new,
title={Two New Evaluation Datasets for Low-Resource Machine Translation: Nepali-English and Sinhala-English},
author={Francisco Guzman and Peng-Jen Chen and Myle Ott and Juan Pino and Guillaume Lample and Philipp Koehn and Vishrav Chaudhary and Marc'Aurelio Ranzato},
year={2019},
eprint={1902.01382},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
flores/neen (configurazione predefinita)
Descrizione della configurazione : set di dati di traduzione da ne a en.
Dimensione del set di dati:
1.89 MiB
Divisioni :
Diviso | Esempi |
---|---|
'test' | 2.835 |
'validation' | 2.559 |
- Struttura delle caratteristiche :
Translation({
'en': Text(shape=(), dtype=string),
'ne': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
Traduzione | ||||
it | Testo | corda | ||
no | Testo | corda |
Chiavi supervisionate (vedi
as_supervised
doc ):('ne', 'en')
Esempi ( tfds.as_dataframe ):
flores/sien
Descrizione della configurazione : set di dati di traduzione da si a en.
Dimensione del set di dati :
2.05 MiB
Divisioni :
Diviso | Esempi |
---|---|
'test' | 2.766 |
'validation' | 2.898 |
- Struttura delle caratteristiche :
Translation({
'en': Text(shape=(), dtype=string),
'si': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Documentazione delle funzionalità :
Caratteristica | Classe | Forma | Tipo D | Descrizione |
---|---|---|---|---|
Traduzione | ||||
it | Testo | corda | ||
si | Testo | corda |
Chiavi supervisionate (vedi
as_supervised
doc ):('si', 'en')
Esempi ( tfds.as_dataframe ):