Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
text
stringlengths
5
4.1k
منعرف
علاه اعلام مبغاش يهدر على الحرائق حيروني؟
حنا شوي شوي
ومطر يصب
باسكوا حنا عند برد
ماهاذا السؤال
نوو حنا صافا
عندكم سخانة ولانو
عواصم
ربي يدومها
ههههه
يوووت ارسم السعادة
تحمست
واه حمد لله 🙂
هههههه
ياخي راكي لباس؟
يبارك فيك الزين
الله يبارك اسيدي
قداه في عمرك؟
يويويويويويوويويي
ايا مريقلا
خطأ بسيط
وعليكم السلام
السلام عليكم
أن شاء الله
ربي يدومها بصحة و لهنا
لباس حمد لله
لباس الحمد لله و نتي
سلام عليكم
لا لا مكان علاه
خايف كون نبعت الفيديو تاع دم يخرجني من الڨروب
لباس لباس
وعليكم سلام
الله يرحمو
ايوا للأسف
جارنا
واحد جا نا قتلوه صباح فالباطيمة
هداك مكان
فيد برك
قولها ويلكوم وي قولها اهلا بالصح مش ذي ههههه عجبتني و رحمة
بدا يدخلني تكهل علابلي💔
شاك دير شاك دير
الحمدلله ونتي
Kirkm cv
وعليكم الهاي والرحمة
بوت ديرلنا اغنية شابة سعاد
مزال باش تلعبو
هه لازم ماتلعبش كاش سمانه
راهي هنا
اييه هههه
ههه صافي مزال غير الاء مطفره فيها
لالا بطلو
كي راكي مزالهم جايبنها موراك هههه
شكرا🤍😂
هيا في أمان الله إن شاء الله
والله نتحيلك الخطرة هادي😂😂
ايو باي ممبعد
والله ربحناا
خااللد بارك الله فييك على جبر الخاطرر
شفت يك
تفوه الف خال
ربحنااا😂
مشكيتش واحد داخل ب3تغيضيه
بالاك نغيظظووه يخلينا نربحو
انا يبدا بيا ب3كونت يطفيني 😂😂
🙄💔كون غير ملعبناش
دووك يصوت عليناا
ميلحقش تصويت
باينة
يهاه هو يربح
هو ديب
خالد خالد
ياااو
😑مش زوج خطرات
صفا رجعيلي بلخبر
قاع ناس تغلط
4 مراات
ايه رني نشوف
والو واحد مش هو
Chofi Kalle kaleed
الله الله الله
خالد👍😂
علبها قبيل جبتوها علبا زوج خطرا ومدرتو فيها والو؟
هدك رابع مش هو
حنا من بكري فايقين مهمش يهدرو برك
شحال من كونت مرة هذي هه
شكووون فيهم
بديتو تفيقو دركا!!
نتأكد من خالد دوزيام
خالد يحب يربح
نروحو حبة حبة مع خالد
اثبري نشوف قبل
شكوون دوكاا
معليش
والله لباس حمد الله
لباس وانت خو
كي راك
بالبركة علييك خاالد
احي كاين متزوجين وبولادهم هنا ههه
حنا خاسرين خاسريين
End of preview. Expand in Data Studio

Algerian Darja Sample

Hugging Face Samples Size Language License

A 50 MB sample of an Algerian Darja text corpus collected for NLP and language-modeling research.

1,220,346 text samples · 50.66 MB · 27.58M characters

Dataset at a Glance

Property Value
Samples 1,220,346
File size 50.66 MB
Characters 27,580,038
Words 5,488,546
Unique samples 1,220,346
Duplicate samples 0
Avg. characters / sample 22.6
Min. sample length 5
Max. sample length 4,096

Language Statistics

Character type Count Share
Arabic letters 21,235,315 77.00%
English / Latin letters 1,098,504 3.98%
Emojis 547,799 1.99%
Numbers 153,203 0.56%
Punctuation 184,271 0.67%
Symbols 11,154 0.04%
Whitespace 4,268,200 15.48%
Other 61,088 0.22%

Latin characters include both Arabizi/Franco-Arabic and other Latin-script content. The 3.98% figure should not be interpreted as an exact Arabizi percentage.

Text Length

Length Samples Share
<10 chars 191,629 15.70%
10–49 chars 953,069 78.10%
50–99 chars 63,920 5.24%
100–249 chars 10,884 0.89%
250–499 chars 600 0.05%
500–999 chars 166 0.01%
1,000+ chars 78 <0.01%

The dataset is dominated by short-form Algerian Darja text.

Tokenization

Token counts vary depending on the tokenizer.

Tokenizer Tokens Tokens / word
Gemma 2 12.05M 2.20
Qwen2.5 13.81M 2.52
Mistral 27.24M 4.96

Approximate token range: 12.05M – 27.24M

Most Frequent Words

Rank Word Frequency
1 انا 60,003
2 في 52,046
3 من 45,976
4 لي 35,733
5 الله 32,999
6 و 32,458
7 على 28,733
8 لا 26,363
9 🙂 25,709
10 ولا 23,465
11 كي 23,265
12 برك 22,627
13 😂 20,545
14 ربي 20,031
15 والله 18,929
16 واش 18,883
17 نتي 18,357
18 وش 18,005
19 بصح 17,383
20 يوت 17,044

Data Format

Single-column text dataset:

text

Example:

واش راك اليوم؟

Each row represents one independent text sample.

Data Quality

  • 1,220,346 / 1,220,346 samples are unique.
  • No empty samples.
  • No duplicate samples detected.
  • Text length ranges from 5 to 4,096 characters.
  • Most samples are shorter than 50 characters.

Intended Use

  • Algerian Darja NLP research
  • Language-model pretraining experiments
  • Tokenizer evaluation
  • Darja language analysis
  • Text generation research
  • Linguistic statistics

Limitations

This is a sample dataset, not the complete corpus.

The data may contain:

  • spelling variations
  • informal language
  • Arabizi / Latin-script text
  • emojis
  • noisy user-generated text
  • potentially sensitive or context-dependent content

Token statistics depend on the tokenizer and should not be treated as a universal token count.

Preprocessing

  • Empty-row detection
  • Duplicate detection
  • Character statistics
  • Text-length analysis
  • Word-frequency analysis
  • Tokenization using multiple LLM tokenizers

The sample has not been normalized into a single standardized Algerian Darja orthography.

Citation

@dataset{darjacore_algerian_darja_sample,
  author = {DarjaCore},
  title = {Algerian Darja Sample},
  year = {2026},
  publisher = {Hugging Face},
  url = {https://huggingface.co/datasets/DarjaCore/algerian-darja-sample}
}

License

MIT

See the repository license for the applicable terms.

Organization

DarjaCore

Open-source research focused on Algerian Darja, NLP, and language technologies.

Downloads last month
42