sentence1
stringlengths
13
452
sentence2
stringlengths
14
374
similarity_score
float32
0
5
Ein Flugzeug hebt gerade ab.
Ein Flugzeug hebt gerade ab.
5
Ein Mann spielt eine große Flöte.
Ein Mann spielt eine Flöte.
3.8
Ein Mann streicht geriebenen Käse auf eine Pizza.
Ein Mann streicht geriebenen Käse auf eine ungekochte Pizza.
3.8
Drei Männer spielen Schach.
Zwei Männer spielen Schach.
2.6
Ein Mann spielt Cello.
Ein sitzender Mann spielt Cello.
4.25
Einige Männer kämpfen.
Zwei Männer kämpfen.
4.25
Ein Mann raucht.
Ein Mann läuft Schlittschuh.
0.5
Der Mann spielt Klavier.
Der Mann spielt Gitarre.
1.6
Ein Mann spielt auf einer Gitarre und singt.
Eine Frau spielt eine akustische Gitarre und singt.
2.2
Eine Person wirft eine Katze an die Decke.
Eine Person wirft eine Katze an die Decke.
5
Der Mann schlug den anderen Mann mit einem Stock.
Der Mann versohlte den anderen Mann mit einem Stock.
4.2
Eine Frau hebt ein Babykänguru auf und hält es.
Eine Frau hebt ein Babykänguru auf und hält es in ihren Armen.
4.6
Ein Mann spielt eine Flöte.
Ein Mann spielt eine Bambusflöte.
3.867
Eine Person faltet ein Stück Papier.
Jemand faltet ein Blatt Papier.
4.667
Ein Mann rennt auf der Straße.
Ein Pandahund läuft auf der Straße.
1.667
Ein Hund versucht, sich den Speck vom Rücken zu holen.
Ein Hund versucht, den Speck auf seinem Rücken zu fressen.
3.75
Der Eisbär gleitet auf dem Schnee.
Ein Eisbär gleitet über den Schnee.
5
Eine Frau schreibt.
Eine Frau schwimmt.
0.5
Eine Katze reibt sich am Gesicht des Babys.
Eine Katze reibt sich an einem Baby.
3.8
Der Mann reitet auf einem Pferd.
Ein Mann reitet auf einem Pferd.
5
Ein Mann gießt Öl in einen Topf.
Ein Mann gießt Wein in einen Topf.
3.2
Ein Mann spielt Gitarre.
Ein Mädchen spielt Gitarre.
2.8
Ein Panda rutscht eine Rutsche hinunter.
Ein Panda rutscht eine Rutsche hinunter.
4.6
Eine Frau isst etwas.
Eine Frau isst Fleisch.
3
Eine Frau schält eine Kartoffel.
Eine Frau schält eine Kartoffel.
5
Der Junge ist vom Fahrrad gefallen.
Ein Junge fällt vom Fahrrad.
4.8
Die Frau spielt Flöte.
Eine Frau spielt Flöte.
5
Ein Kaninchen rennt vor einem Adler davon.
Ein Hase rennt vor einem Adler davon.
4.2
Die Frau brät ein paniertes Schweinekotelett.
Eine Frau kocht ein paniertes Schweinekotelett.
4.2
Ein Mädchen lässt einen Drachen steigen.
Ein laufendes Mädchen lässt einen Drachen steigen.
4
Ein Mann reitet auf einem mechanischen Bullen.
Ein Mann ritt einen mechanischen Bullen.
4
Der Mann spielt Gitarre.
Ein Mann spielt Gitarre.
4.909
Eine Frau tanzt und singt mit anderen Frauen.
Eine Frau tanzt und singt im Regen.
3
Ein Mann schneidet ein Brötchen auf.
Ein Mann schneidet eine Zwiebel.
2.4
Ein Mann gießt Öl in eine Pfanne.
Ein Mann gießt Öl in eine Pfanne.
4.2
Ein Löwe spielt mit den Menschen.
Ein Löwe spielt mit zwei Männern.
3.4
Ein Hund fährt auf einem Skateboard.
Ein Hund fährt auf einem Skateboard.
5
Jemand schnitzt eine Statue.
Ein Mann schnitzt eine Statue.
3.75
Eine Frau schneidet eine Zwiebel in Scheiben.
Ein Mann schneidet eine Zwiebel.
2.75
Eine Frau schält Garnelen.
Eine Frau schält Garnelen.
5
Eine Frau brät Fisch.
Eine Frau kocht gerade Fisch.
4
Eine Frau spielt eine elektrische Gitarre.
Eine Frau spielt Gitarre.
3.6
Ein Tigerbaby spielt mit einem Ball.
Ein Baby spielt mit einer Puppe.
1.6
Eine Person schneidet eine Tomate in Scheiben.
Eine Person schneidet etwas Fleisch in Scheiben.
1.75
Eine Person schneidet eine Zwiebel.
Eine Person schneidet eine Zwiebel.
5
Ein Mann spielt Klavier.
Eine Frau spielt Geige.
1
Eine Frau spielt Flöte.
Ein Mann spielt Gitarre.
1
Ein Mann schneidet eine Kartoffel auf.
Ein Mann schneidet Karotten auf.
2.375
Ein Kind spielt Gitarre.
Ein Junge spielt Gitarre.
3.8
Ein Junge spielt Gitarre.
Ein Mann spielt Gitarre.
3.2
Ein Mann spielt Gitarre.
Ein Junge spielt Gitarre.
3.2
Ein kleiner Junge spielt auf einem Keyboard.
Ein Junge spielt Schlüsselbrett.
4.4
Ein Mann spielt Gitarre.
Ein Mann spielt eine elektrische Gitarre.
3.75
Ein Hund leckt ein Baby.
Ein Hund leckt ein Baby.
4.75
Eine Frau schneidet eine Zwiebel in Scheiben.
Ein Mann schneidet und zwiebelt.
3.2
Ein Mann spielt Gitarre.
Ein Mann spielt die Trommeln.
1.556
Eine Frau schneidet eine Paprika in Scheiben.
Eine Frau schneidet eine rote Paprika.
3.938
Ein Mann spielt die Trommeln.
Ein Mann spielt die Trommel.
5
Eine Frau reitet ein Pferd.
Eine Frau reitet auf einem Pferd.
5
Ein Mann isst eine Banane an einem Baum.
Ein Mann isst eine Banane.
4
Eine Katze spielt auf einem Schlüsselbrett.
Ein Mann spielt auf zwei Tastaturen.
1.6
Ein Mann fällte einen Baum mit einer Axt.
Ein Mann fällte einen Baum mit einer Axt.
4.75
Ein Kind spielt mit einem Spielzeugtelefon.
Ein kleiner Junge spielt mit einem Spielzeugtelefon.
3.5
Ein Mann fährt ein Motorrad.
Ein Mann reitet auf einem Pferd.
1.4
Ein Mann fährt ein Motorrad.
Ein Mann reitet auf einem Pferd.
1.4
Ein Eichhörnchen dreht sich im Kreis.
Ein Eichhörnchen läuft im Kreis herum.
4
Ein Mann und eine Frau küssen sich.
Ein Mann und eine Frau küssen sich.
5
Ein Mann steigt in ein Auto.
Ein Mann steigt in einer Garage in ein Auto ein.
3.833
Ein Mann tanzt.
Ein Mann spricht.
0.6
Ein Mann spielt Gitarre und singt.
Ein Mann spielt Gitarre.
2.917
Eine Person schneidet Champignons.
Eine Person schneidet Champignons mit einem Messer.
4.2
Ein Tigerjunges macht ein Geräusch.
Ein Tiger läuft herum.
2
Eine Person schneidet Zwiebeln in Scheiben.
Eine Person schält eine Zwiebel.
2.6
Ein Mann spielt Klavier.
Ein Mann spielt Trompete.
1.6
Eine Frau schält eine Kartoffel.
Eine Frau schält einen Apfel.
2
Ein Pankda isst Bambus.
Ein Pandabär frisst etwas Bambus.
4.2
Eine Person schält eine Zwiebel.
Eine Person schält eine Aubergine.
2
Ein Affe schubst einen anderen Affen.
Der Affe schubste den anderen Affen.
4.8
Ein Eichhörnchen läuft im Kreis herum.
Ein Eichhörnchen bewegt sich im Kreis.
4.4
Ein Mann bindet sich gerade den Schuh.
Ein Mann bindet sich den Schuh.
5
Ein Junge singt und spielt Klavier.
Ein Junge spielt Klavier.
3
Ein Hund frisst Wassermelone.
Ein Hund isst ein Stück Wassermelone.
4.25
Eine Frau schneidet Brokkoli.
Eine Frau schneidet Brokkoli mit einem Messer.
4.25
Ein Mann schält eine Kartoffel.
Ein Mann schälte eine Kartoffel.
3.8
Eine Frau spielt Gitarre.
Ein Mann spielt Gitarre.
2.4
Eine Frau schneidet Tomaten in Scheiben.
Ein Mann schneidet Zwiebeln.
1.6
Ein Mann schwimmt unter Wasser.
Eine Frau schwimmt unter Wasser.
2
Ein Mann und eine Frau unterhalten sich.
Ein Mann und eine Frau essen.
1.6
Ein kleiner Hund jagt einen Yogaball.
Ein Hund jagt einen Ball.
4
Die Männer spielen Kricket.
Die Männer spielen Basketball.
2.2
Ein Mann fährt mit einem Motorrad davon.
Ein Mann fährt auf einem Motorrad.
4.4
Ein Mann spielt Gitarre.
Ein Mann singt und spielt Gitarre.
3.6
Der Mann hat telefoniert.
Der Mann spricht am Telefon.
3.6
Ein Mann ist fischen.
Ein Mann trainiert.
0.5
Ein Mann schwebt.
Ein Mann spricht.
0.8
Zwei Jungen sind am Steuer.
Zwei Buchten tanzen.
0.6
Ein Mann reitet auf einem Pferd.
Ein Mädchen reitet auf einem Pferd.
2.6
Ein Mann fährt Fahrrad.
Ein Affe fährt Fahrrad.
2
Ein Mann schneidet Kartoffeln in Scheiben.
Eine Frau schält Kartoffeln.
2.2
Eine Frau schält eine Kartoffel.
Ein Mann schneidet Kartoffeln in Scheiben.
2.4

Dataset Card for STSb Multi MT

Dataset Summary

STS Benchmark comprises a selection of the English datasets used in the STS tasks organized in the context of SemEval between 2012 and 2017. The selection of datasets include text from image captions, news headlines and user forums. (source)

These are different multilingual translations and the English original of the STSbenchmark dataset. Translation has been done with deepl.com. It can be used to train sentence embeddings like T-Systems-onsite/cross-en-de-roberta-sentence-transformer.

Examples of Use

Load German dev Dataset:

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("stsb_multi_mt", name="de", split="dev")

Load English train Dataset:

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("stsb_multi_mt", name="en", split="train")

Supported Tasks and Leaderboards

[More Information Needed]

Languages

Available languages are: de, en, es, fr, it, nl, pl, pt, ru, zh

Dataset Structure

Data Instances

This dataset provides pairs of sentences and a score of their similarity.

score 2 example sentences explanation
5 The bird is bathing in the sink.
Birdie is washing itself in the water basin.
The two sentences are completely equivalent, as they mean the same thing.
4 Two boys on a couch are playing video games.
Two boys are playing a video game.
The two sentences are mostly equivalent, but some unimportant details differ.
3 John said he is considered a witness but not a suspect.
“He is not a suspect anymore.” John said.
The two sentences are roughly equivalent, but some important information differs/missing.
2 They flew out of the nest in groups.
They flew into the nest together.
The two sentences are not equivalent, but share some details.
1 The woman is playing the violin.
The young lady enjoys listening to the guitar.
The two sentences are not equivalent, but are on the same topic.
0 The black dog is running through the snow.
A race car driver is driving his car through the mud.
The two sentences are completely dissimilar.

An example:

{
    "sentence1": "A man is playing a large flute.",
    "sentence2": "A man is playing a flute.",
    "similarity_score": 3.8
}

Data Fields

  • sentence1: The 1st sentence as a str.
  • sentence2: The 2nd sentence as a str.
  • similarity_score: The similarity score as a float which is <= 5.0 and >= 0.0.

Data Splits

  • train with 5749 samples
  • dev with 1500 samples
  • test with 1379 sampples

Dataset Creation

Curation Rationale

[More Information Needed]

Source Data

Initial Data Collection and Normalization

[More Information Needed]

Who are the source language producers?

[More Information Needed]

Annotations

Annotation process

[More Information Needed]

Who are the annotators?

[More Information Needed]

Personal and Sensitive Information

[More Information Needed]

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

See LICENSE and download at original dataset.

Citation Information

@InProceedings{huggingface:dataset:stsb_multi_mt,
title = {Machine translated multilingual STS benchmark dataset.},
author={Philip May},
year={2021},
url={https://github.com/PhilipMay/stsb-multi-mt}
}

Contributions

Thanks to @PhilipMay for adding this dataset.

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Models trained or fine-tuned on PhilipMay/stsb_multi_mt