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 其餘資訊，詳見：https://github.com/facebookresearch/mlqa。
 
 ## 原始資料集
-https://github.com/facebookresearch/mlqa，分別取其中 `dev` 與 `test` split 的 `context-zh-question-zh`、`context-zh-question-en`、`context-en-question-zh`，總共六個檔案。
+https://github.com/facebookresearch/mlqa ，分別取其中 `dev` 與 `test` split 的 `context-zh-question-zh`、`context-zh-question-en`、`context-en-question-zh`，總共六個檔案。
 
 ## 轉換程序
 1. 由 [OpenCC](https://github.com/BYVoid/OpenCC) 使用 `s2twp.json` 配置，將簡體中文轉換為台灣正體中文與臺灣常用詞彙。
 2. 使用 Python 版本的 [pangu.js](https://github.com/vinta/pangu.js) 在中英文（全形與半形文字）之間加上空格。
 3. 將中英文資料集中的相同項目進行合併。
 
-關於轉換的詳細過程，請見：https://github.com/zetavg/LLM-Research/blob/bba5ff7/MLQA_Dataset_Converter_(en_zh_tw).ipynb。
+關於轉換的詳細過程，請見：https://github.com/zetavg/LLM-Research/blob/bba5ff7/MLQA_Dataset_Converter_(en_zh_tw).ipynb 。
 
 ## 已知問題
 * 有些項目的 `title`、`paragraph` 的 `context`、問題或是答案可能會缺少其中一種語言的版本。