सन्दर्भ:
सीएस-एन
इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें:
ds = tfds.load('huggingface:wmt15/cs-en')
- विवरण :
Translate dataset based on the data from statmt.org.
Versions exists for the different years using a combination of multiple data
sources. The base `wmt_translate` allows you to create your own config to choose
your own data/language pair by creating a custom `datasets.translate.wmt.WmtConfig`.
config = datasets.wmt.WmtConfig(
version="0.0.1",
language_pair=("fr", "de"),
subsets={
datasets.Split.TRAIN: ["commoncrawl_frde"],
datasets.Split.VALIDATION: ["euelections_dev2019"],
},
)
builder = datasets.builder("wmt_translate", config=config)
- लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
- संस्करण : 1.0.0
- विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 2656 |
'train' | 959768 |
'validation' | 3003 |
- विशेषताएँ :
{
"translation": {
"languages": [
"cs",
"en"
],
"id": null,
"_type": "Translation"
}
}
डे-एन
इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें:
ds = tfds.load('huggingface:wmt15/de-en')
- विवरण :
Translate dataset based on the data from statmt.org.
Versions exists for the different years using a combination of multiple data
sources. The base `wmt_translate` allows you to create your own config to choose
your own data/language pair by creating a custom `datasets.translate.wmt.WmtConfig`.
config = datasets.wmt.WmtConfig(
version="0.0.1",
language_pair=("fr", "de"),
subsets={
datasets.Split.TRAIN: ["commoncrawl_frde"],
datasets.Split.VALIDATION: ["euelections_dev2019"],
},
)
builder = datasets.builder("wmt_translate", config=config)
- लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
- संस्करण : 1.0.0
- विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 2169 |
'train' | 4522998 |
'validation' | 3003 |
- विशेषताएँ :
{
"translation": {
"languages": [
"de",
"en"
],
"id": null,
"_type": "Translation"
}
}
फाई-एन
इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें:
ds = tfds.load('huggingface:wmt15/fi-en')
- विवरण :
Translate dataset based on the data from statmt.org.
Versions exists for the different years using a combination of multiple data
sources. The base `wmt_translate` allows you to create your own config to choose
your own data/language pair by creating a custom `datasets.translate.wmt.WmtConfig`.
config = datasets.wmt.WmtConfig(
version="0.0.1",
language_pair=("fr", "de"),
subsets={
datasets.Split.TRAIN: ["commoncrawl_frde"],
datasets.Split.VALIDATION: ["euelections_dev2019"],
},
)
builder = datasets.builder("wmt_translate", config=config)
- लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
- संस्करण : 1.0.0
- विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 1370 |
'train' | 2073394 |
'validation' | 1500 |
- विशेषताएँ :
{
"translation": {
"languages": [
"fi",
"en"
],
"id": null,
"_type": "Translation"
}
}
FR-एन
इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें:
ds = tfds.load('huggingface:wmt15/fr-en')
- विवरण :
Translate dataset based on the data from statmt.org.
Versions exists for the different years using a combination of multiple data
sources. The base `wmt_translate` allows you to create your own config to choose
your own data/language pair by creating a custom `datasets.translate.wmt.WmtConfig`.
config = datasets.wmt.WmtConfig(
version="0.0.1",
language_pair=("fr", "de"),
subsets={
datasets.Split.TRAIN: ["commoncrawl_frde"],
datasets.Split.VALIDATION: ["euelections_dev2019"],
},
)
builder = datasets.builder("wmt_translate", config=config)
- लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
- संस्करण : 1.0.0
- विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 1500 |
'train' | 40853137 |
'validation' | 4503 |
- विशेषताएँ :
{
"translation": {
"languages": [
"fr",
"en"
],
"id": null,
"_type": "Translation"
}
}
RU-एन
इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्नलिखित कमांड का उपयोग करें:
ds = tfds.load('huggingface:wmt15/ru-en')
- विवरण :
Translate dataset based on the data from statmt.org.
Versions exists for the different years using a combination of multiple data
sources. The base `wmt_translate` allows you to create your own config to choose
your own data/language pair by creating a custom `datasets.translate.wmt.WmtConfig`.
config = datasets.wmt.WmtConfig(
version="0.0.1",
language_pair=("fr", "de"),
subsets={
datasets.Split.TRAIN: ["commoncrawl_frde"],
datasets.Split.VALIDATION: ["euelections_dev2019"],
},
)
builder = datasets.builder("wmt_translate", config=config)
- लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
- संस्करण : 1.0.0
- विभाजन :
विभाजित करना | उदाहरण |
---|---|
'test' | 2818 |
'train' | 1495081 |
'validation' | 3003 |
- विशेषताएँ :
{
"translation": {
"languages": [
"ru",
"en"
],
"id": null,
"_type": "Translation"
}
}