Datasets:
File size: 5,449 Bytes
19efe3a d56f28b 19efe3a d56f28b 19efe3a |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 |
# coding=utf-8
import datasets
_CITATION = """\
Ye Kyaw Thu, Vichet Chea, Yoshinori Sagisaka, "Comparison of Six POS Tagging Methods on 12K Sentences Khmer Language POS Tagged Corpus", In the first Regional Conference on Optical character recognition and Natural language processing technologies for ASEAN languages (ONA 2017), December 7-8, 2017, Phnom Penh, Cambodia.
"""
_DESCRIPTION = """\
The khPOS Corpus (Khmer POS Corpus) is a 12,000 sentences (25,626 words) manually word segmented and POS tagged corpus developed for Khmer language NLP research and developments. We collected Khmer sentences from websites that include various area such as economics, news, politics. Moreover it is also contained some student list and voter list of national election committee of Cambodia. The average number of words per sentence in the whole corpus is 10.75. Here, some symbols such as "។" (Khmer sign Khan), "៖" (Khmer sign Camnuc pii kuuh), "-", "?", "[", "]" etc. also counted as words. The shotest sentence contained only 1 word and longest sentence contained 169 words as follows (here, line number : Khmer sentence):
1814 : " ម៉ែ ឥត មាន ស្អប់_ខ្ពើម ឪពុក កូន ឯង ទេ ម៉ែ តែង នឹក មក កូន នឹង ឪពុក ឯង ពុំ មាន ភ្លេច ព្រម_ទាំង អ្នក~ភូមិ ផង របង ជាមួយ ឯង ទៀត ដែល ម្ដាយ ធ្លាប់ នៅ ជាមួយ គេ ប៉ុន្តែ ម៉ែ ជាតិ ជា ទេព_ធីតា ពុំ អាច នៅ ជាមួយ មនុស្ស_លោក បាន យូរ ទេ រាល់ ថ្ងៃ ម៉ែ តែង ទៅ បំពេញ កិច្ច នៅ ចំពោះ មុខ ព្រះ~ភក្ត្រ ព្រះ~ឥន្ទ្រាធិរាជ គឺ សុំ អង្វរ ឲ្យ ព្រះ~អង្គ ប្រទាន ពរ ដល់ កូន ឯង និង ឪពុក កូន ឯង កុំ បី ខាន មិន តែ ប៉ុណ្ណោះ ម្ដាយ បាន ទាំង ទូល សុំ ព្រះ~ឥន្ទ្រ ឲ្យ ព្រះ~អង្គ មេត្តា ផ្សាយ នូវ សុភ_មង្គល ដល់ មនុស្ស នៅ ឋាន នេះ ទូទៅ ផង កូន_ប្រុស ពន្លក ម្ដាយ ! ម្ដាយ ពុំ អាច នៅ ជាមួយ_នឹង កូន បាន ទៀត តែ ម្ដាយ យក កូន ឯង ទៅ លេង ប្រាសាទ ម្ដាយ ឯ ឋាន លើ មួយ ដង ម្ដាយ នឹង នាំ កូន ឯង ទៅ មុជ_ទឹក ក្នុង អាង ក្រអូប នៅ_ក្នុង សួន ព្រះ~ឥន្ទ្រ ហើយ ទឹក នោះ នឹង ជម្រះ កាយ កូន ឯង ឲ្យ បាត់ ធំ ក្លិន មនុស្ស_លោក បន្ទាប់_ពី នោះ មក ម្ដាយ នឹង នាំ កូន ឯង ចូល ទៅ_ក្នុង ប្រាសាទ រួច នាំ កូន ឯង ទៅ ថ្វាយ_បង្រះ~ឥន្ទ្រ " ។
"""
_TRAINING_FILE = "https://github.com/ye-kyaw-thu/khPOS/raw/master/corpus-draft-ver-1.0/data/after-replace/train.all2"
class khPOS(datasets.GeneratorBasedBuilder):
"""khPOS dataset."""
def _info(self):
return datasets.DatasetInfo(
description=_DESCRIPTION,
supervised_keys=None,
homepage="https://github.com/ye-kyaw-thu/khPOS",
citation=_CITATION,
features=datasets.Features({
"id": datasets.Value("string"),
"tokens": datasets.Sequence(datasets.Value('string')),
"pos_tags": datasets.Sequence(datasets.features.ClassLabel(
names=[
'AB', 'AUX', 'CC', 'CD',
'DBL', 'DT', 'ETC', 'IN',
'JJ', 'KAN', 'M', 'NN',
'PA', 'PN', 'PRO', 'QT',
'RB', 'RPN', 'SYM', 'UH',
'VB', 'VB_JJ', 'VCOM'
]
))
}),
)
def _split_generators(self, dl_manager):
"""Returns SplitGenerators."""
urls_to_download = {"train": _TRAINING_FILE}
downloaded_files = dl_manager.download_and_extract(urls_to_download)
return [
datasets.SplitGenerator(name=datasets.Split.TRAIN, gen_kwargs={
"filepath": downloaded_files["train"]}),
]
def _generate_examples(self, filepath):
with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
guid = 0
for line in f:
if line == "" or line == "\n":
continue
else:
chunks = line.split(" ")
tokens = []
pos_tags = []
for chunk in chunks:
token, pos_tag = chunk.split("/")
tokens.append(token)
pos_tags.append(pos_tag)
yield guid, {"id": str(guid), "tokens": tokens, "pos_tags": pos_tags}
guid += 1
|