--- language: - sr pretty_name: S.T.A.R.S. size_categories: - 100M

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.

Svaka JSON linija predstavlja jednu publikaciju.

Unutar svakog dokumenta su obeležene rečenice i paragrafi.

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 JSON line represents one publication.

All documents are paragraph and sentence-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).

```python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("procesaur/STARS")["train"]["text"] ``` ```python print(dataset[2]) '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.Linije na slikama predstavljaju adsorbovanu vodu. ' ```
Editor
Mihailo Škorić
@procesaur
Editor
Nikola Janković
@Nikola-92
Citation: ```bibtex @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.