annotations_creators:
- machine-generated language:
- ru language_creators:
- machine-generated license:
- afl-3.0 multilinguality: [] pretty_name: Dmitriy007/restor_punct_Lenta2 size_categories:
- 100K<n<1M source_datasets:
- original tags: [] task_categories:
- token-classification task_ids: []
Dataset Card for Dmitriy007/restor_punct_Lenta2
Table of Contents
- Table of Contents
- Dataset Description
- Dataset Summary
- Dataset Structure
- Dataset Creation
- Considerations for Using the Data
- Additional Information
Dataset Description
- Homepage:
- Repository:
- Paper:
- Leaderboard:
- Point of Contact:
Dataset Summary
Набор данных restor_punct_Lenta2 (версия 2.0) представляет собой набор из 800 975 блоков русскоязычных предложений, разбитых на слова, каждое слово размечено маркером для последующей классификации токенов.
Набор данных очищен от символов: '...', ',', '«', '»', '\', '-', '"'
Виды маркеров: L L. L! L? B B. B! N N. No
Примеры значений маркеров:
L -- данное слово с маленькой буквы + пробел
L. -- данное слово с маленькой буквы + тчк
B -- данное слово с заглавной буквы
B. -- данное слово с заглавной буквы + тчк
N -- Число + пробел
N. -- Число + тчк
No -- Символ не определён
Supported Tasks and Leaderboards
token-classification: набор данных можно использовать для обучения модели восстановления пунктуации и заглавных букв.
Languages
Текст на русском языке
Dataset Structure
Data Instances
Пример из набора поездов restor_punct_Lenta2 выглядит следующим образом: {'words': ['фотограф-корреспондент', 'daily', 'mirror', 'рассказывает', 'случай', 'который', 'порадует', 'всех', 'друзей', 'животных'], 'labels': ['B', 'B', 'B', 'L', 'L', 'L', 'L', 'L', 'L', 'L.'], 'labels_id': [4, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]}
Data Fields
• 'words': список слов, содержащая текст разбитый на отдельные слова. • 'labels': строка, список маркеров • 'labels_id: целое число, от 0 до 9 , обозначающее порядковый номер маркера
Data Splits
[More Information Needed]
Dataset Creation
Curation Rationale
Набор данных restor_punct_Lenta2 был разработан для обучения модели восстановления пунктуации и аглавных букв в тексте предложения. Предполагалась, что обученная таким образом модель, будет использоваться в задачи транскрибации.
Source Data
Initial Data Collection and Normalization
Данных restor_punct_Lenta2 был основан на наборе данных Lenta2 проекта CORUS.
Who are the source language producers?
[More Information Needed]
Annotations
Набор данных не содержит никаких дополнительных аннотаций.
Annotation process
[More Information Needed]
Who are the annotators?
[More Information Needed]
Personal and Sensitive Information
Имена пользователей или личная информация рецензентов не собирались вместе с обзорами, но потенциально могут быть восстановлены.
Considerations for Using the Data
Social Impact of Dataset
[More Information Needed]
Discussion of Biases
[More Information Needed]
Other Known Limitations
[More Information Needed]
Additional Information
Dataset Curators
[More Information Needed]
Licensing Information
[More Information Needed]
Citation Information
[More Information Needed]
Contributions
Thanks to @github-username for adding this dataset.