Simplification Data/nl: Difference between revisions
No edit summary |
No edit summary |
||
| (6 intermediate revisions by 2 users not shown) | |||
| Line 1: | Line 1: | ||
<languages/> | |||
<span id="Automatically_translated_datasets"></span> | <span id="Automatically_translated_datasets"></span> | ||
| Line 9: | Line 10: | ||
*[https://github.com/tsei902/simplify_dutch/tree/main/resources/datasets/asset Github download] | *[https://github.com/tsei902/simplify_dutch/tree/main/resources/datasets/asset Github download] | ||
* | * Alva-Manchego, F., Martin, L., Bordes, A., Scarton, C., Sagot, B., & Specia, L. (2020). ASSET: A dataset for tuning and evaluation of sentence simplification models with multiple rewriting transformations. arXiv preprint arXiv:2005.00481. | ||
* | * Seidl, T., Vandeghinste, V., & Van de Cruys, T. (2023). [https://kuleuven.limo.libis.be/discovery/fulldisplay?docid=alma9993527112601488&context=L&vid=32KUL_KUL:KULeuven&lang=en&search_scope=All_Content&adaptor=Local%20Search%20Engine&tab=all_content_tab&query=any,contains,seidl%20theresa&offset=0 Controllable Sentence Simplification in Dutch]. KU Leuven. Faculteit Ingenieurswetenschappen. | ||
===Wikilarge Dataset=== | ===Wikilarge Dataset=== | ||
| Line 17: | Line 18: | ||
*[https://github.com/tsei902/simplify_dutch/tree/main/resources/datasets/wikilarge Github download] | *[https://github.com/tsei902/simplify_dutch/tree/main/resources/datasets/wikilarge Github download] | ||
* | * Seidl, T., Vandeghinste, V., & Van de Cruys, T. (2023). [https://kuleuven.limo.libis.be/discovery/fulldisplay?docid=alma9993527112601488&context=L&vid=32KUL_KUL:KULeuven&lang=en&search_scope=All_Content&adaptor=Local%20Search%20Engine&tab=all_content_tab&query=any,contains,seidl%20theresa&offset=0 Controllable Sentence Simplification in Dutch]. KU Leuven. Faculteit Ingenieurswetenschappen. | ||
* | * Seidl, T., Vandeghinste, V. (2024). [https://clinjournal.org/clinj/article/view/171 Controllable Sentence Simplification in Dutch.] Computational Linguistics in the Netherlands Journal, 13, 31–61. | ||
* Zhang, X. & Lapata, M. (2017). Sentence Simplification with Deep Reinforcement Learning. In ''Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing'', pages 584–594, Copenhagen, Denmark. Association for Computational Linguistics. | |||
===NFI SimpleWiki dataset=== | ===NFI SimpleWiki dataset=== | ||
| Line 25: | Line 27: | ||
* 8.67 MB | * 8.67 MB | ||
* [https://huggingface.co/datasets/NetherlandsForensicInstitute/simplewiki-translated-nl Download dataset] | * [https://huggingface.co/datasets/NetherlandsForensicInstitute/simplewiki-translated-nl Download dataset] | ||
<span id="Comparable_Corpus_Wablieft_De_Standaard"></span> | <span id="Comparable_Corpus_Wablieft_De_Standaard"></span> | ||
| Line 37: | Line 39: | ||
<span id="Synthetic_datasets"></span> | <span id="Synthetic_datasets"></span> | ||
==Synthetische datasets== | ==Synthetische datasets== | ||
<div lang="en" dir="ltr" class="mw-content-ltr"> | |||
===SONAR WRPEI Simplification Dataset=== | |||
</div> | |||
De synthetische simplificatiedataset werd gecompileerd in het kader van het Duidelijke Taal-project en is gebaseerd op de WR-P-E-I component (websites) van het SoNaR corpus. De dataset bestaat uit drie delen: 6986 zinnen uit het SoNaR corpus, een synthetische vereenvoudiging van deze zinnen, gemaakt door GPT-4 en een bestand met zinsparen, waarbij SoNaR zin gealigeneerd is met de vereenvoudigde versie. | |||
*[https://hdl.handle.net/10032/tm-a2-y7 Weblink] | |||
<span id="Human_evaluation_of_automated_text_simplification:_crowdsourcing_results"></span> | |||
====Menselijke evaluatie van geautomatiseerde tekstvereenvoudiging: resultaten van crowdsourcing==== | |||
Het taalmateriaal "Menselijke evaluatie van geautomatiseerde tekstvereenvoudiging: resultaten van crowdsourcing" is samengesteld in het kader van het project Duidelijke Taal. De dataset bestaat uit zinnen uit het SoNaR-corpus, een door GPT-4 vereenvoudigde versie daarvan en de menselijke beoordelingen van die vereenvoudigingen met betrekking tot eenvoud, accuraatheid en vlotheid. | |||
*[https://hdl.handle.net/10032/tm-a2-y8 Weblink] | |||
===UWV Leesplank NL wikipedia=== | ===UWV Leesplank NL wikipedia=== | ||
| Line 60: | Line 77: | ||
# Test = 128 zinnen (33 KB) | # Test = 128 zinnen (33 KB) | ||
* [https://huggingface.co/datasets/BramVanroy/chatgpt-dutch-simplification Downloadpagina (CSV-bestanden)] | * [https://huggingface.co/datasets/BramVanroy/chatgpt-dutch-simplification Downloadpagina (CSV-bestanden)] | ||
<span id="Manually_simplified"></span> | <span id="Manually_simplified"></span> | ||
Latest revision as of 10:47, 3 December 2024
Automatisch vertaalde datasets
ASSET Simplificatiecorpus
De Abstractive Sentence Simplification Evaluation and Tuning (ASSET) Dataset (Alva-Manchego et al, 2020) is automatisch vertaald naar het Nederlands (Seidl et al., 2023), en is vrij beschikbaar.
- Github download
- Alva-Manchego, F., Martin, L., Bordes, A., Scarton, C., Sagot, B., & Specia, L. (2020). ASSET: A dataset for tuning and evaluation of sentence simplification models with multiple rewriting transformations. arXiv preprint arXiv:2005.00481.
- Seidl, T., Vandeghinste, V., & Van de Cruys, T. (2023). Controllable Sentence Simplification in Dutch. KU Leuven. Faculteit Ingenieurswetenschappen.
Wikilarge Dataset
Automatische vertaling van de Wikilarge dataset, nuttig voor automatische vereenvoudiging (Seidl et al., 2023). Vrij beschikbaar. Originele dataset van Zhang & Lapata
- Github download
- Seidl, T., Vandeghinste, V., & Van de Cruys, T. (2023). Controllable Sentence Simplification in Dutch. KU Leuven. Faculteit Ingenieurswetenschappen.
- Seidl, T., Vandeghinste, V. (2024). Controllable Sentence Simplification in Dutch. Computational Linguistics in the Netherlands Journal, 13, 31–61.
- Zhang, X. & Lapata, M. (2017). Sentence Simplification with Deep Reinforcement Learning. In Proceedings of the 2017 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 584–594, Copenhagen, Denmark. Association for Computational Linguistics.
NFI SimpleWiki dataset
Vertaalde dataset gecreëerd door het Nederlands Forensisch Instituut met Meta's No Language Left Behind model. Het bevat 167000 gealigneerde zinsparen en doet dienst als de Nederlandse vertaling van de SimpleWiki dataset.
- 8.67 MB
- Download dataset
Vergelijkbaar Corpus Wablieft De Standaard
Corpus gecreëerd door Nick Vanackere. Het bevat 12.687 Wablieft-artikelen uit de periode 2012-2017 en 206.466 De Standaard-artikelen uit de periode 2013-2017. Om de vergelijkbaarheid te garanderen, werden alleen artikels van 08/01/2013 tot 16/11/2017 bekeken, wat resulteerde in 8.744 Wablieft-artikels en 202.284 De Standaard-artikels. Het verschil in het aantal artikelen is te wijten aan de verschijningsfrequentie: Wablieft verschijnt wekelijks en De Standaard dagelijks.
- Github
- Vanackere, N., & Vandeghinste, V. (2022). Building a comparable corpus between easy-to-read Dutch Wablieft and De Standaard. KU Leuven. Faculteit Ingenieurswetenschappen.
Synthetische datasets
SONAR WRPEI Simplification Dataset
De synthetische simplificatiedataset werd gecompileerd in het kader van het Duidelijke Taal-project en is gebaseerd op de WR-P-E-I component (websites) van het SoNaR corpus. De dataset bestaat uit drie delen: 6986 zinnen uit het SoNaR corpus, een synthetische vereenvoudiging van deze zinnen, gemaakt door GPT-4 en een bestand met zinsparen, waarbij SoNaR zin gealigeneerd is met de vereenvoudigde versie.
Menselijke evaluatie van geautomatiseerde tekstvereenvoudiging: resultaten van crowdsourcing
Het taalmateriaal "Menselijke evaluatie van geautomatiseerde tekstvereenvoudiging: resultaten van crowdsourcing" is samengesteld in het kader van het project Duidelijke Taal. De dataset bestaat uit zinnen uit het SoNaR-corpus, een door GPT-4 vereenvoudigde versie daarvan en de menselijke beoordelingen van die vereenvoudigingen met betrekking tot eenvoud, accuraatheid en vlotheid.
UWV Leesplank NL wikipedia
Data bevat 2,391,206 pragrafen van prompt/resultaat-combinatiess, waar het prompt een paragraaf uit de Nederlandse Wikipedia is en het resultaat een vereenvoudigde tekst is, die een of meer paragrafen kan bevatten. Deze dataset werd gecreëerd door UWV, als onderdeel van project "Leesplank", een inspanning om datasets te genereren die ethisch en wettelijk in orde zijn.
Een uitgebreidere versie van deze dataset werd gemaakt door Michiel Buisman en Bram Vanroy. Deze dataset bevat een eerste, kleine set variaties van Wikipediaparagrafen in verschillende stijlen (jargon, officieel, archaïsche taal, technisch, academisch en poëtisch).
- 3.02 MB
- Downloadpagina
Door ChatGPT gegenereerde dataset (Van de Velde)
Gecreëerd in het kader van de masterthesis van Charlotte Van de Velde. De dataset bevat Nederlandse bronzinnen gealigneerd met vereenvoudigde zinnen, beide gegenereerd door ChatGPT. Alles gecombineerd bestaat de dataset uit 1267 ingangen.
- Training = 1013 zinnen (262 KB)
- Validatie = 126 zinnen (32.6 KB)
- Test = 128 zinnen (33 KB)
Manueel vereenvoudigd
Nederlandse gemeentelijke data
Het Nederlandse gemeentelijke corpus is een parallel monolinguaal corpus voor de evaluatie van zinsvereenvoudiging in het Nederlandse gemeentelijke domein. Het corpus is gemaakt door Amsterdam Intelligence. Het bevat 1.311 vertaalde parallelle zinsparen die automatisch gealigneerd werden. De zinsparen zijn afkomstig uit 50 documenten van de communicatieafdeling van de gemeente Amsterdam die handmatig werden vereenvoudigd om de vereenvoudiging voor het Nederlands te evalueren.
- 265 KB
- Github