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import os |
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import json |
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import textwrap |
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import zipfile |
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import datasets |
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_VERSION = datasets.Version("1.0.0", "") |
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_URL = "https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71265" |
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_CITATION = """\ |
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There is no citation information |
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""" |
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_DESCRIPTION = """\ |
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# 일상생활 및 구어체 한-영 번역 병렬 말뭉치 데이터 |
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## 소개 |
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- 신경망 기반 기계 번역기 학습 데이터로 활용하기 위한 한영, 영한 말뭉치 |
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- 일상생활 및 구어체 번역기의 성능 향상을 위한 학습용 데이터 |
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## 구축목적 |
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- 상황별 신조어, 약어, 은어, 관용적 의미와 어투까지 효과적으로 전달할 수 있는 인공 신경망 기계 번역기 학습용 말뭉치 데이터 구축 |
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## Usage |
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```python |
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from datasets import load_dataset |
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raw_datasets = load_dataset( |
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"aihub_spoken_language_translation.py", |
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"base", |
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cache_dir="huggingface_datasets", |
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data_dir="data", |
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ignore_verifications=True, |
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) |
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dataset_train = raw_datasets["train"] |
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for item in dataset_train: |
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print(item) |
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exit() |
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``` |
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## 데이터 관련 문의처 |
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| 담당자명 | 전화번호 | 이메일 | |
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| ------------- | ------------- | ------------- | |
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| 최규동 | 1833-5926 | ken.choi@twigfarm.net | |
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## Copyright |
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### 데이터 소개 |
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AI 허브에서 제공되는 인공지능 학습용 데이터(이하 ‘AI데이터’라고 함)는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원의 「지능정보산업 인프라 조성」 사업의 일환으로 구축되었으며, 본 사업의 유‧무형적 결과물인 데이터, AI 응용모델 및 데이터 저작도구의 소스, 각종 매뉴얼 등(이하 ‘AI데이터 등’)에 대한 일체의 권리는 AI데이터 등의 구축 수행기관 및 참여기관(이하 ‘수행기관 등’)과 한국지능정보사회진흥원에 있습니다. |
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본 AI데이터 등은 인공지능 기술 및 제품·서비스 발전을 위하여 구축하였으며, 지능형 제품・서비스, 챗봇 등 다양한 분야에서 영리적・비영리적 연구・개발 목적으로 활용할 수 있습니다. |
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### 데이터 이용정책 |
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- 본 AI데이터 등을 이용하기 위해서 다음 사항에 동의하며 준수해야 함을 고지합니다. |
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1. 본 AI데이터 등을 이용할 때에는 반드시 한국지능정보사회진흥원의 사업결과임을 밝혀야 하며, 본 AI데이터 등을 이용한 2차적 저작물에도 동일하게 밝혀야 합니다. |
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2. 국외에 소재하는 법인, 단체 또는 개인이 AI데이터 등을 이용하기 위해서는 수행기관 등 및 한국지능정보사회진흥원과 별도로 합의가 필요합니다. |
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3. 본 AI데이터 등의 국외 반출을 위해서는 수행기관 등 및 한국지능정보사회진흥원과 별도로 합의가 필요합니다. |
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4. 본 AI데이터는 인공지능 학습모델의 학습용으로만 사용할 수 있습니다. 한국지능정보사회진흥원은 AI데이터 등의 이용의 목적이나 방법, 내용 등이 위법하거나 부적합하다고 판단될 경우 제공을 거부할 수 있으며, 이미 제공한 경우 이용의 중지와 AI 데이터 등의 환수, 폐기 등을 요구할 수 있습니다. |
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5. 제공 받은 AI데이터 등을 수행기관 등과 한국지능정보사회진흥원의 승인을 받지 않은 다른 법인, 단체 또는 개인에게 열람하게 하거나 제공, 양도, 대여, 판매하여서는 안됩니다. |
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6. AI데이터 등에 대해서 제 4항에 따른 목적 외 이용, 제5항에 따른 무단 열람, 제공, 양도, 대여, 판매 등의 결과로 인하여 발생하는 모든 민・형사 상의 책임은 AI데이터 등을 이용한 법인, 단체 또는 개인에게 있습니다. |
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7. 이용자는 AI 허브 제공 데이터셋 내에 개인정보 등이 포함된 것이 발견된 경우, 즉시 AI 허브에 해당 사실을 신고하고 다운로드 받은 데이터셋을 삭제하여야 합니다. |
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8. AI 허브로부터 제공받은 비식별 정보(재현정보 포함)를 인공지능 서비스 개발 등의 목적으로 안전하게 이용하여야 하며, 이를 이용해서 개인을 재식별하기 위한 어떠한 행위도 하여서는 안됩니다. |
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9. 향후 한국지능정보사회진흥원에서 활용사례・성과 등에 관한 실태조사를 수행 할 경우 이에 성실하게 임하여야 합니다. |
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### 데이터 다운로드 신청방법 |
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1. AI 허브를 통해 제공 중인 AI데이터 등을 다운로드 받기 위해서는 별도의 신청자 본인 확인과 정보 제공, 목적을 밝히는 절차가 필요합니다. |
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2. AI데이터를 제외한 데이터 설명, 저작 도구 등은 별도의 신청 절차나 로그인 없이 이용이 가능합니다. |
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3. 한국지능정보사회진흥원이 권리자가 아닌 AI데이터 등은 해당 기관의 이용정책과 다운로드 절차를 따라야 하며 이는 AI 허브와 관련이 없음을 알려 드립니다. |
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""" |
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TRAINING_ENKO_FPATH_REL = "025.일상생활 및 구어체 한-영 번역 병렬 말뭉치 데이터/01.데이터/1.Training/라벨링데이터/TL1.zip" |
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TRAINING_KOEN_FPATH_REL = "025.일상생활 및 구어체 한-영 번역 병렬 말뭉치 데이터/01.데이터/1.Training/라벨링데이터/TL2.zip" |
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VALIDATION_FPATH_REL = "025.일상생활 및 구어체 한-영 번역 병렬 말뭉치 데이터/01.데이터/2.Validation/라벨링데이터/VL1.zip" |
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def generator(fpath_list): |
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for fpath in fpath_list: |
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with zipfile.ZipFile(fpath, "r") as fp: |
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file_list = fp.namelist() |
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for fname in file_list: |
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item_list = json.load(fp.open(fname, "r")) |
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for item in item_list["data"]: |
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sn = item["sn"] |
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domain = item["domain"] |
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subdomain = item["subdomain"] |
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ko_script = item["ko"] |
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en_script = item["en"] |
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source_language = item["source_language"] |
|
target_language = item["target_language"] |
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yield { |
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"sn": sn, |
|
"domain": domain, |
|
"subdomain": subdomain, |
|
"source_language": source_language, |
|
"target_language": target_language, |
|
"translation":{ |
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"ko": ko_script, |
|
"en": en_script, |
|
}, |
|
} |
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class SpokenLanguageTranslation(datasets.GeneratorBasedBuilder): |
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"""SpokenLanguageTranslation Dataset""" |
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BUILDER_CONFIGS = [ |
|
datasets.BuilderConfig( |
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name="base", |
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version=_VERSION, |
|
description="SpokenLanguageTranslation Dataset", |
|
) |
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] |
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manual_download_instructions = textwrap.dedent(f""" |
|
You need to manually download the data file on AIHub (${_URL}). |
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The folder containing the saved file can be used to load the dataset |
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via 'datasets.load_dataset("aihub_scitech_translation.py", data_dir="<path/to/folder>")' |
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""") |
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def _info(self): |
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return datasets.DatasetInfo( |
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description=_DESCRIPTION, |
|
features=datasets.Features( |
|
{ |
|
"sn": datasets.Value("string"), |
|
"domain": datasets.Value("string"), |
|
"subdomain": datasets.Value("string"), |
|
"source_language": datasets.Value("string"), |
|
"target_language": datasets.Value("string"), |
|
"translation": datasets.Translation(languages=['ko', 'en']) |
|
} |
|
), |
|
supervised_keys=None, |
|
homepage=_URL, |
|
citation=_CITATION, |
|
) |
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|
|
def _split_generators(self, dl_manager: datasets.DownloadManager): |
|
|
|
path_kv = { |
|
datasets.Split.TRAIN: [ |
|
os.path.join(dl_manager.manual_dir, TRAINING_ENKO_FPATH_REL), |
|
os.path.join(dl_manager.manual_dir, TRAINING_KOEN_FPATH_REL) |
|
], |
|
datasets.Split.VALIDATION: [ |
|
os.path.join(dl_manager.manual_dir, VALIDATION_FPATH_REL) |
|
], |
|
} |
|
|
|
return [ |
|
datasets.SplitGenerator(name=k, gen_kwargs={'fpath_list': v}) for k, v in path_kv.items() |
|
] |
|
|
|
def _generate_examples(self, fpath_list): |
|
"""Yields examples.""" |
|
for idx, item in enumerate(generator(fpath_list)): |
|
yield idx, item |
