README.md

metadata

language:
  - sr
pretty_name: S.T.A.R.S.
size_categories:
  - 100M<n<1B
configs:
  - config_name: default
    data_files:
      - split: train
        path:
          - nardus.jsonl
task_categories:
  - text-generation
license: cc-by-sa-4.0

Skup Teza i Akademskih Radova na Srpskom Visoko-kvalitetan skup doktorskih disertacija objavljenih u Srbiji i pisanih na srpskom jeziku Neophodan za obučavanje kvalitetnih jezičkih modela za srpski jezik. Ukupno 11,624 dokumenata, ukupno sa preko 556 miliona reči. Svaki dokument je odvojen duplom novom linijom. Svaka linija predstavlja jedan paragraf. Rečenice unutar paragrafa su obeležene. Za kompletne metapodatke dokumenata pogledajte NARDUS-meta (metapodaci 13,289 disertacija sa NARDUS-a). Za paralelni KORPUS PREVODA sažetaka pogledajte PaSaž (preko 20,000 paralelnih segmenata).

Set of Thesis and Academic Research in Serbian Highly curated, High-quality, Serbian doctoral dissertation corpus Necessary for training quality language models for Serbian. A total of 11,624 documents containing over 556 million words. Each document is delimited with double newline. Each line represents one paragraph. Each Sentence in a document is delimited. For the complete metadata check out NARDUS-meta (metadata for 13,289 dissertations from NARDUS-a). For the coprus of PARALEL TRANSALTIONS check out PaSaž (over 20,000 paralel segments).

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("procesaur/STARS")

print(dataset["train"][2])
{'text': '<s>Moguće strukture aerosol čestice NaCl: a) neporozna čvrsta, b) porozna čvrsta, c) čvrsta sa otvorenim džepovima rastovrenog NaCl, d) čvrsta čaura sa vodenim jezgrom, e) čvrsta NaCl čestica sa jezgrom vodenog rastvora NaCl, f) vodena kapljica NaCl.</s><s>Linije na slikama predstavljaju adsorbovanu vodu.</s>
'}

Editor

Mihailo Škorić

@procesaur

Editor

Nikola Janković

@Nikola-92

Citation:

@article{skoric24korpusi,
  author    = {\vSkori\'c, Mihailo and Jankovi\'c, Nikola},
  title     = {New Textual Corpora for Serbian Language Modeling},
  journal   = {Infotheca},
  volume    = {24},
  issue     = {1},
  year      = {2024},
  publisher = {Zajednica biblioteka univerziteta u Srbiji, Beograd},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2405.09250}
}

Истраживање jе спроведено уз подршку Фонда за науку Републике Србиjе, #7276, Text Embeddings – Serbian Language Applications – TESLA.

This research was supported by the Science Fund of the Republic of Serbia, #7276, Text Embeddings - Serbian Language Applications - TESLA.