Datasets:

Task Categories: translation
Multilinguality: translation
Size Categories: 10K<n<100K
Language Creators: found
Annotations Creators: crowdsourced other
Source Datasets: original
Licenses: cc-by-4.0
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ID (string)original_ja (string)simplified_ja (string)original_en (string)
1
誰が一番に着くか私には分かりません。
誰が一番に着くか私には分かりません。
i can 't tell who will arrive first .
2
多くの動物が人間によって滅ぼされた。
多くの動物が人間によって殺された。
many animals have been destroyed by men .
3
私はテニス部員です。
私はテニス部員です。
i 'm in the tennis club .
4
エミは幸せそうに見えます。
エミは幸せそうに見えます。
emi looks happy .
5
この事実を心に留めておいて下さい。
この事実を覚えておいてください。
please bear this fact in mind .
6
彼女は私たちの世話をしてくれる。
彼女は私たちの世話をしてくれる。
she takes care of my children .
7
私達は国際人になりたいと思います。
私たちは国際人になりたいと思います。
we want to be international .
8
約束を破るべきではありません。
約束を破るべきではありません。
you ought not to break your promise .
9
道路を横切るときは車に注意しなさい。
道路を渡る時は車に注意しなさい。
when you cross the street , watch out for cars .
10
私には生き甲斐がない。
私には生きる上での価値がない。
i have nothing to live for .
11
父は私が外国へ行くことを承知した。
父は私が外国へ行くことを許した。
my father consented to my going abroad .
12
お弁当食べたんでしょう。
お弁当食べたんでしょう。
you have eaten lunch , haven 't you ?
13
彼の小説は1つも読んでいない。
彼の小説は1つも読んでいない。
i haven 't read any of his novels .
14
彼はどこへ行ったらいいか分からなかった。
彼はどこへ行ったらいいか分からなかった。
he did not know where to go .
15
彼女は、母親に少し似ている。
彼女は、母に少し似ている。
she is a bit like her mother .
16
卑屈な奴。
自分のことをダメだと考える人。
don 't be a dog .
17
曇りの日です。
曇りの日です。
it 's a cloudy day .
18
彼もそれを見た。
彼もそれを見た。
he saw it also .
19
私は音楽が好きではありません。
私は音楽が好きではありません。
i do not like music .
20
それは本当のはずはない。
それは本当のはずはない。
it cannot be true .
21
その仕事を引き受けようかと思っている。
その仕事を担当しようかと思っている。
i have half a mind to undertake the work .
22
サッカーは日本で以前よりも今人気がある。
サッカーは日本で前よりも今、人気がある。
soccer is more popular in japan than it used to be .
23
車がそんなに混んでなければ問題ないでしょう。
車がそんなに混んでなければ問題ないでしょう。
we shouldn 't have any trouble if the traffic isn 't too heavy .
24
2時間も待たされた。
2時間も待った。
i was kept waiting for as long as two hours .
25
ボブは私の友達です。
ボブは私の友達です。
bob is my friend .
26
気にしないようにしているんだ。
気にしないようにしているんだ。
i just brush it off .
27
どうぞ午後に私の家へ来てください。
どうぞ午後に私の家へ来てください。
please come to my house in the afternoon .
28
車でどれくらいかかりますか。
車でどれくらいかかりますか。
how long does it take by car ?
29
私は彼女が子供のころから知っています。
私は彼女が子供の頃から知っています。
i have known her since she was a child .
30
申告する物は何もありません。
言っておく物は何もありません。
i have nothing to declare .
31
もう夕食は済みましたか。
もう夕食は食べ終わりましたか。
have you eaten dinner yet ?
32
あなたの国では雪がたくさん降りますか。
あなたの国では雪がたくさん降りますか。
do you have much snow in your country ?
33
彼はいつも父親の陰口を言います。
彼はいつも父のいないところで悪いことを言います。
he always speaks ill of his father behind his back .
34
それについてどう思った。
それについてどう思った。
how did you see that ?
35
的を外してしまった。
対象に当たらなかった。
i 've missed my aim .
36
いい年してそんな馬鹿なまねよせ。
いい年してそんな馬鹿なことはやめろ。
at your age you should know better .
37
彼女は大変忙しかった。
彼女は大変忙しかった。
she was very busy .
38
彼は危険をものともしない。
彼は危険をものともしない。
he never shrinks from danger .
39
何時でしょうか。
何時でしょうか。
what time is it ?
40
彼女はもう少しで遅刻するところだった。
彼女はもう少しで遅れるところだった。
she was almost late for school .
41
とても好きです。
とても好きです。
i like it very much .
42
今のをもう一度言っていただける。
今のをもう1度言っていただける。
can you repeat what you said ?
43
行きたい学校に入れてよかったね。
行きたい学校に入れてよかったね。
congratulations on being accepted to the school you 've always wanted to go to .
44
電話を切らずにそのまま待ってください。
電話を切らずにそのまま待ってください。
please hold on a moment .
45
彼女は時々酒を飲む。
彼女は時々お酒を飲む。
she drinks a little wine at times .
46
彼らはまともに私の顔を見られなかった。
彼らはちゃんと私の顔を見られなかった。
they dared not look me in the face .
47
彼の話は奇妙に聞こえる。
彼の話はおかしく聞こえる。
his story seems to be strange .
48
彼女は自分の車を自慢している。
彼女は自分の車を自慢している。
she boasts of her car .
49
それは、おまえの声をよく聞くためだよ。
それは、あなたの声をよく聞くためだよ。
it is in order to hear your voice well .
50
クラスの男の子の数は30人です。
クラスの少年の数は30人です。
the number of boys in our class is thirty .
51
あすは歴史の試験を受けなくてはならない。
明日は歴史の試験を受けなくてはならない。
i have to take an examination in history tomorrow .
52
私の計画に反対ですか。
私の計画に反対ですか。
are you against my plan ?
53
一年分のおこづかいを先に渡しておく。
1年分の自由に使えるお金を先にあげておく。
i 'm going to give you a year 's worth of allowance all at once .
54
子供たちを学校に連れて行った。
子供たちを学校に連れて行った。
i took the children to school .
55
恐れるな。
怖がるな。
don 't be afraid .
56
父は今家にいるだろう。
父は今家にいるだろう。
my father may be at home now .
57
彼は以前は羽振りがよかった。
彼は前は思いのままにお金を使った。
he has seen better days .
58
私たちはロンドンで知り合った。
私たちはロンドンでお互いを知った。
we got to know each other in london .
59
ここでは自由に振る舞っていいですよ。
ここでは自由にしていいですよ。
you may be free to do what you like .
60
これらの靴は私の物だ。
これらの靴は私の物だ。
these shoes are mine .
61
向こうに着いたら手紙を下さい。
向こうに着いたら手紙をください。
drop me a line when you get there .
62
一週間の休みをとった。
1週間の休みをとった。
he took a week off .
63
私は釣りに行くつもりだったのですが。
私は釣りに行くつもりだったのですが。
i intended to have gone fishing .
64
彼女は、ひとこともわからなかった。
彼女は、少しの言葉もわからなかった。
she failed to understand a single word .
65
何のことを言っているの?
何のことを言っているの?
what are you talking about ?
66
彼は私を頼りにしている。
彼は私を頼っている。
he is doing it with my help .
67
彼はアメリカの婦人と結婚している。
彼はアメリカの女性と結婚している。
he is married to an american lady .
68
猫は木をかけ登った。
猫は木を走って登った。
the cat ran up the tree .
69
彼は何でも、しったかぶりする。
彼は何でも、知っているように見せる。
he pretends to know everything .
70
ジョンは駅の方へと歩いている。
ジョンは駅の方へと歩いている。
john is walking in the direction of the station .
71
そんなに怒る必要はない。
そんなに怒る必要はない。
there 's no need to get so angry .
72
後で、折り返し電話するわ。
後で、すぐに電話するわ。
let me call you back later , ok ?
73
ケーキをもっと召し上がってください。
ケーキをもっと食べてください。
please help yourself to more cake .
74
私には外国人の友達が2人います。
私には外国人の友達が二人います。
i have two foreign friends .
75
成功するつもりなら努力しなければならない。
成功するつもりなら努力しなければならない。
you have to make efforts if you are to succeed .
76
この2つから選びなさい。
この2つから選びなさい。
choose between these two .
77
その家はかなりぼろ屋になっている。
その家はかなり古くなっている。
the house is quite run down .
78
私は大坂生まれですが、東京で育ちました。
私は大坂で生まれましたが、東京で生活しました。
i was born in osaka , but brought up in tokyo .
79
月曜日までにこの仕事を終えて下さい。
月曜日までにこの仕事を終わらせてください。
please get this work finished by monday .
80
あの家はまだ買い手がつかない。
あの家はまだ買う人がいない。
they still haven 't found a buyer for that house .
81
戦争が起こるかもしれない。
戦争が起こるかもしれない。
there 's a possibility of war .
82
目覚めてみると彼女は病院にいた。
起きてみると彼女は病院にいた。
she woke to find herself in the hospital .
83
彼女は元気が無くなった。
彼女は元気がなくなった。
she isn 't as energetic as she once was .
84
それはこっちのセリフですよ。
それはこっちの言葉ですよ。
that 's what i want to say !
85
大阪にはどうやって行くんですか。
大阪にはどうやって行くんですか。
how will you travel to osaka ?
86
私は彼女の合格を祝った。
私は彼女の合格を喜んだ。
i congratulated her on her success in the examination .
87
もっとゆっくり言ってください。
もっとゆっくり言ってください。
please speak more slowly .
88
十中八、九まで彼は彼女と結婚するだろう。
おそらく彼は彼女と結婚するだろう。
ten to one he will get married to her .
89
お勘定して下さい。
お会計してください。
check , please .
90
我々は上のほうから叫び声がするのを耳にした。
私たちは上の方から叫ぶ声がするのを耳にした。
we heard a cry from above .
91
通りにはたくさんの車が見える。
通りには多くの車が見える。
we see a lot of cars on the street .
92
これらはあなたの物ですか。
これらはあなたの物ですか。
are these yours ?
93
書かねばならない手紙があります。
書かねばならない手紙があります。
i have to write a letter .
94
その帽子は50ドルでした。
その帽子は50ドルでした。
that hat cost around fifty dollars .
95
中国人は朝食に何を食べますか。
中国人は朝食に何を食べますか。
what do chinese people have for breakfast ?
96
彼は君にここにいてもらいたがっている。
彼はあなたにここにいてもらいたいと思っている。
he wants you to stay here .
97
彼は試験をうけるべきであったのに。
彼は試験を受けるべきであったのに。
he should have taken the examination .
98
私の兄は交通事故で亡くなった。
私の兄は交通事故で死んだ。
my brother was killed in a traffic accident .
99
この仕事は単純なので子供にもできる。
この仕事は簡単なので子供にもできる。
this work is simple enough for a child to do .
100
列車はその駅では止まりません。
列車はその駅では止まりません。
the train doesn 't stop at that station .
End of preview (truncated to 100 rows)

Dataset Card for SNOW T15 and T23 (simplified Japanese corpus)

Dataset Summary

  • SNOW T15:
    The simplified corpus for the Japanese language. The corpus has 50,000 manually simplified and aligned sentences.
    This corpus contains the original sentences, simplified sentences and English translation of the original sentences.
    It can be used for automatic text simplification as well as translating simple Japanese into English and vice-versa.
    The core vocabulary is restricted to 2,000 words where it is selected by accounting for several factors such as meaning preservation, variation, simplicity and the UniDic word segmentation criterion.
    For details, refer to the explanation page of Japanese simplification (http://www.jnlp.org/research/Japanese_simplification).
    The original texts are from "small_parallel_enja: 50k En/Ja Parallel Corpus for Testing SMT Methods", which is a bilingual corpus for machine translation.

  • SNOW T23:
    An expansion corpus of 35,000 sentences rewritten in easy Japanese (simple Japanese vocabulary) based on SNOW T15.
    The original texts are from "Tanaka Corpus" (http://www.edrdg.org/wiki/index.php/Tanaka_Corpus).

Supported Tasks and Leaderboards

It can be used for automatic text simplification in Japanese as well as translating simple Japanese into English and vice-versa.

Languages

Japanese, simplified Japanese, and English.

Dataset Structure

Data Instances

SNOW T15 is xlsx file with ID, "#日本語(原文)" (Japanese (original)), "#やさしい日本語" (simplified Japanese), "#英語(原文)" (English (original)).
SNOW T23 is xlsx file with ID, "#日本語(原文)" (Japanese (original)), "#やさしい日本語" (simplified Japanese), "#英語(原文)" (English (original)), and "#固有名詞" (proper noun).

Data Fields

  • ID: sentence ID.
  • original_ja: original Japanese sentence.
  • simplified_ja: simplified Japanese sentence.
  • original_en: original English sentence.
  • proper_noun: (included only in SNOW T23) Proper nowus that the workers has extracted as proper nouns. The authors instructed workers not to rewrite proper nouns, leaving the determination of proper nouns to the workers.

Data Splits

The data is not split.

Dataset Creation

Curation Rationale

A dataset on the study of automatic conversion to simplified Japanese (Japanese simplification).

Source Data

Initial Data Collection and Normalization

  • SNOW T15:
    The original texts are from "small_parallel_enja: 50k En/Ja Parallel Corpus for Testing SMT Methods", which is a bilingual corpus for machine translation.

  • SNOW T23:
    The original texts are from "Tanaka Corpus" (http://www.edrdg.org/wiki/index.php/Tanaka_Corpus).

Who are the source language producers?

[N/A]

Annotations

Annotation process

  • SNOW T15:
    Five students in the laboratory rewrote the original Japanese sentences to simplified Japanese all by hand.
    The core vocabulary is restricted to 2,000 words where it is selected by accounting for several factors such as meaning preservation, variation, simplicity and the UniDic word segmentation criterion.

  • SNOW T23:
    Seven people, gathered through crowdsourcing, rewrote all the sentences manually.
    Each worker rewrote 5,000 sentences, of which 100 sentences were rewritten to be common among the workers.
    The average length of the sentences was kept as close to the same as possible so that the amount of work was not varied among the workers.

Who are the annotators?

Five students for SNOW T15, seven crowd workers for SNOW T23.

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

The datasets are part of SNOW, Japanese language resources/tools created by Natural Language Processing Laboratory, Nagaoka University of Technology, Japan.

Licensing Information

CC BY 4.0

Citation Information

@inproceedings{maruyama-yamamoto-2018-simplified,
    title = "Simplified Corpus with Core Vocabulary",
    author = "Maruyama, Takumi  and
      Yamamoto, Kazuhide",
    booktitle = "Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation ({LREC} 2018)",
    month = may,
    year = "2018",
    address = "Miyazaki, Japan",
    publisher = "European Language Resources Association (ELRA)",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/L18-1185",
}

@inproceedings{yamamoto-2017-simplified-japanese,
    title = "やさしい⽇本語対訳コーパスの構築",
    author = "⼭本 和英  and
      丸⼭ 拓海  and
      ⾓張 ⻯晴  and
      稲岡 夢⼈  and
      ⼩川 耀⼀朗  and
      勝⽥ 哲弘  and
      髙橋 寛治",
    booktitle = "言語処理学会第23回年次大会",
    month = 3月,
    year = "2017",
    address = "茨城, 日本",
    publisher = "言語処理学会",
    url = "https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2017/pdf_dir/B5-1.pdf",
}

@inproceedings{katsuta-yamamoto-2018-crowdsourced,
    title = "Crowdsourced Corpus of Sentence Simplification with Core Vocabulary",
    author = "Katsuta, Akihiro  and
      Yamamoto, Kazuhide",
    booktitle = "Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation ({LREC} 2018)",
    month = may,
    year = "2018",
    address = "Miyazaki, Japan",
    publisher = "European Language Resources Association (ELRA)",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/L18-1072",
}

Contributions

Thanks to @forest1988, @lhoestq for adding this dataset.

Edit dataset card
Evaluate models HF Leaderboard

Models trained or fine-tuned on snow_simplified_japanese_corpus