context stringlengths 0 36 | reading stringclasses 731
values | target stringlengths 1 9 |
|---|---|---|
あいであ | アイデア | |
あたらしい | 新しい | |
あなた | あなた | |
あには | 兄は | |
あねは | 姉は | |
あぱーと | アパート | |
あぷり | アプリ | |
あめが | 雨が | |
ありがとう | ありがとう | |
あるく | 歩く | |
あれ | あれ | |
いえ | 家 | |
いえに | 家に | |
いきなり | いきなり | |
いく | 行く | |
いしゃは | 医者は | |
いただきます | いただきます | |
いべんと | イベント | |
いもうとの | 妹の | |
いろいろ | いろいろ | |
いんたーねっと | インターネット | |
うっかり | うっかり | |
うみ | 海 | |
うる | 売る | |
うれしい | 嬉しい | |
えあこん | エアコン | |
えいが | 映画 | |
えき | 駅 | |
えきへ | 駅へ | |
えれべーたー | エレベーター | |
えんぴつで | 鉛筆で | |
おおきい | 大きい | |
おきにいり | お気に入り | |
おきる | 起きる | |
おそい | 遅い | |
おっとの | 夫の | |
おてら | お寺 | |
おとうとの | 弟の | |
おはよう | おはよう | |
おまえ | お前 | |
おまえは | お前は | |
おもう | 思う | |
おもしろい | 面白い | |
おやすみ | おやすみ | |
およぐ | 泳ぐ | |
おんがく | 音楽 | |
かいぎ | 会議 | |
かいぎしつで | 会議室で | |
かいしゃ | 会社 | |
かいしゃへ | 会社へ | |
かいじょうで | 会場で | |
かう | 買う | |
かえる | 帰る | |
かがく | 科学 | |
かぎを | 鍵を | |
かく | 書く | |
かさを | 傘を | |
かぜは | 風は | |
かぞく | 家族 | |
かぞくと | 家族と | |
かちょうと | 課長と | |
かなしい | 悲しい | |
かのじょ | 彼女 | |
かばんを | 鞄を | |
かべに | 壁に | |
かめら | カメラ | |
かれ | 彼 | |
かれは | 彼は | |
かんきょう | 環境 | |
かんごしの | 看護師の | |
かんじゃと | 患者と | |
かーど | カード | |
がっこう | 学校 | |
がっこうへ | 学校へ | |
きく | 聞く | |
きっさてんで | 喫茶店で | |
きっと | きっと | |
きになる | 気になる | |
きゃくと | 客と | |
きゅうりょうが | 給料が | |
きょうしつ | 教室 | |
きをつけて | 気をつけて | |
ぎんこう | 銀行 | |
くうこう | 空港 | |
くうこうへ | 空港へ | |
くすり | 薬 | |
くだもの | 果物 | |
くちにする | 口にする | |
くつを | 靴を | |
くに | 国 | |
くもが | 雲が | |
くる | 来る | |
くるま | 車 | |
ぐっすり | ぐっすり | |
けいさつ | 警察 | |
けいざい | 経済 | |
けっかが | 結果が | |
けっこう | けっこう | |
けんこう | 健康 | |
げんかんに | 玄関に |
IME Context Dataset
Canonical minimal dataset for Japanese IME candidate reranking. Every row has
only context, reading, and target.
Configurations
- core: 8,084
- anonymized person context: 219
- synthetic hard context: 146,270
- difficult context: 11,329
person_context replaces concrete people and public persona names with
[PERSON]. hard_context is kept separate so callers can choose its sampling
weight rather than allowing a large synthetic set to dominate ordinary data.
All configurations are training material. Create a deterministic
train/validation split when training; use an independent locked benchmark as
test data.
Exact rows present in the project's locked evaluation set were excluded from the hard training data. Dictionary candidate lists are not redistributed.
License
This dataset is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0
International license (CC-BY-4.0). Generated text was reviewed, normalized,
deduplicated, and filtered against the locked evaluation data before release.
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