You need to agree to share your contact informations to access this dataset

This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.

Log in or Sign Up to review the conditions and access this dataset content.

YAML Metadata Error: "licenses" is deprecated. Use "license" instead.
YAML Metadata Error: "languages" is deprecated. Use "language" instead.

Dataset Card for "Hebrew_Squad_v1"

Dataset Summary

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset, consisting of questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to every question is a segment of text, or span, from the corresponding reading passage, or the question might be unanswerable. This Hebrew dataset is an automatic translation of the English SQuAD dataset

Supported Tasks and Leaderboards

Extractive Question-Answering



Dataset Structure

Follows the standars SQuAD format.

Data Instances


  • Size of train dataset files: 62.3 MB
  • Size of validation dataset files: 9.48 MB
  • Total amount of disk used: 71.78 MB

An example of 'train' looks as follows.

            "id": "56be4db0acb8001400a502ee",
            "title": "Super_Bowl_50",
            "context": "סופרבול 50 היה משחק כדורגל אמריקאי כדי לקבוע את אלופת ליגת הפוטבול הלאומית (NFL) לעונת 2015. אלופת ועידת הכדורגל האמריקאית (AFC) דנבר ברונקוס ניצחה את אלופת ועידת הכדורגל הלאומית (NFC) קרולינה פנתרס 24–10 כדי לזכות בתואר הסופרבול השלישי שלה. המשחק נערך ב-7 בפברואר 2016 באצטדיון ליווי'ס באזור מפרץ סן פרנסיסקו בסנטה קלרה, קליפורניה. מכיוון שזה היה הסופרבול ה-50, הליגה הדגישה את יום השנה הזהב עם יוזמות שונות בנושא זהב, כמו גם השעיה זמנית את המסורת של שם כל משחק סופרבול עם ספרות רומיות (שתחתן המשחק היה ידוע בתור סופרבול L ), כך שהלוגו יוכל להציג באופן בולט את הספרות הערביות 50.",
            "question": "היכן התקיים סופרבול 50?",
            "answers": {
                "text": ["סנטה קלרה, קליפורניה", "אצטדיון ליווי"],
                "answer_start": [311, 271]

Data Fields

The data fields are the same among all splits.


  • id: a string feature.
  • title: a string feature.
  • context: a string feature.
  • question: a string feature.
  • answers: a dictionary feature containing:
    • text: a string feature.
    • answer_start: a int32 feature.

Data Splits

name train validation
Hebrew_Squad_v1 52405 7455


Created by Matan Ben-chorin, May Flaster, Guided by Dr. Oren Mishali. This is our final project as part of computer engineering B.Sc studies in the Faculty of Electrical Engineering combined with Computer Science at Technion, Israel Institute of Technology. For more cooperation, please contact email: Matan Ben-chorin: May Flaster:

Downloads last month

Models trained or fine-tuned on tdklab/Hebrew_Squad_v1