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深度学习
【中日文本翻译数据集】经典小说中日文句子翻译对齐数据集 2024-11-04 16:48:34

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数据集概述
本数据集由多部经典小说的逐句中日文对齐句子构成,旨在为自然语言处理(NLP)中的机器翻译、双语句法分析、多语言模型训练等提供高质量的语料资源。数据集涵盖了大量知名作品,包括《安徒生童话》《癌症楼》《巴山夜雨》等,严格保证句子层面的中日文翻译对齐,适合多种NLP任务。

数据格式
数据集以 xlsx 文件格式提供,每行记录一个对齐句对及其相关的结构信息。字段说明如下:

  • id:句子的唯一标识符,用于数据的快速索引。
  • 日文翻译:每个句子的日文翻译,贴近原句风格,符合日语表达习惯。
  • 中文原句:经典小说中的原始中文句子,提供了丰富的中文语料资源。
  • 小说名称:句子所在小说的名称,便于按书名筛选或分割数据。
  • 小说作者:原著作者,用于按作者进行分析和筛选。
  • 分词:对中文句子进行的分词处理结果,为分词算法及中文特征提取提供支持。
  • 章节id:句子所在的章节编号,便于在上下文中定位句子的原始位置。
  • 预置状态:标识当前句子的处理状态,例如“已翻译”“待验证”等,以辅助数据管理。

应用场景

  1. 日语机器翻译:为中日双语翻译模型的训练提供高质量的数据支持,特别适用于神经网络翻译模型。
  2. 跨语言文本对齐:适合句法对齐和语义对齐研究,通过逐句对齐的方式,为多语言模型中的句法关系提供参考。
  3. 多语言文本生成:可用于多语言对话系统和文本生成任务的模型训练,提高生成内容的自然度和准确性。
  4. 文本特征分析:通过分词字段支持词频、词性等特征分析,适用于双语句子结构对比和翻译模型的特征提取。

数据特点
本数据集适用于多种NLP研究,包括但不限于翻译模型的训练和评价、双语句子特征研究等,为研究人员和开发者提供了多语种、跨文化的丰富语料资源,是探索多语言处理和跨文化理解的理想基础数据集。


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深度学习
【中英文本翻译数据集】经典小说中英文句子翻译对齐数据集 2024-11-02 17:30:39

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数据集描述
本数据集包含了多部经典小说的中英文句子翻译,适用于自然语言处理(NLP)、机器翻译和文本生成等任务。数据集涵盖了世界文学中的著名作品,如《安徒生童话》、《爱丽丝漫游奇境记》、《安娜·卡列尼娜》等。这些句子经过严格的对齐和分词处理,确保数据的高质量和高实用性,便于机器学习模型的训练和评估。

数据集字段

  • id:每条句子的唯一标识符,便于数据管理和索引。
  • 英文翻译:小说中每个句子的对应英文翻译,保证与中文句子逐句对齐。
  • 中文原句:小说的原始中文句子,来自经典文学作品。
  • 小说名称:句子所属小说的名称,帮助使用者快速了解来源。
  • 小说作者:小说的作者名称,便于在不同作家作品中进行筛选和研究。
  • 分词:对中文句子进行分词处理后的结果,支持分词后文本分析和自然语言处理任务。
  • 章节id:句子所属的章节ID,便于追溯句子在小说中的具体位置。
  • 预置状态:句子的当前处理状态,用于标注句子的清洗、翻译等预处理进度。

数据集应用场景

  1. 机器翻译:通过逐句对齐的中英文句子,训练机器翻译模型,提升模型的翻译准确性。
  2. 文本生成与对话系统:利用数据集中的丰富语言表达,构建更自然的文本生成系统,生成文学风格对话或内容。
  3. 词汇和语法分析:借助分词字段分析中文句子中的词汇和语法结构,为中文语言处理研究提供参考。
  4. 句子相似性和文本匹配:在多语言匹配和相似性任务中,使用该数据集作为训练和评估数据源。

数据格式
数据集以xlsx格式提供,便于加载至多种机器学习框架中使用,适用于模型训练、特征提取等任务。


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深度学习
【名著】《西游记》人物对话内容数据集 2024-10-15 22:42:49

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**《西游记》**是中国四大古典名著之一,由吴承恩创作,讲述了唐僧师徒四人西天取经的故事,包含丰富的神话和冒险元素。本数据集专注于提取《西游记》中的人物对话内容,旨在为自然语言处理(NLP)和对话生成模型提供高质量的中文语料。数据集适合对话生成、情感分析、文本理解等多种应用场景。

数据集特点
  • 人物对话提取:涵盖《西游记》故事中的经典对话,内容来自唐僧、孙悟空、猪八戒、沙僧等主要人物,展现了不同角色的个性和语言风格。
  • 格式规范:数据集经过严格的格式化处理,专注于对话内容,去除了人物名称和背景描述,方便在NLP任务中应用。
  • 应用广泛:适用于对话生成、文本分类、人物关系分析等自然语言处理任务。
数据集用途
  1. 对话生成:该数据集适合训练基于经典文学对话风格的生成模型,用于智能助手和聊天机器人等应用。
  2. 情感分析:通过分析《西游记》中的对话内容,研究各角色在不同场景下的情感表达。
  3. 文本理解:帮助研究者对古典文学中的语言进行深入分析,适用于文本理解和句子生成等任务。
数据集格式

该数据集提供标准的文本格式,仅包含人物对话内容,不包含上下文和人物名称。适用于自然语言处理和机器学习模型的训练。


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