Manually annotated corpora/nl

Handmatige corpora zijn verzamelingen van teksten die manueel geverifieerde of manueel aangebrachte taalkundige informatie bevatten, zoals morfosyntactische tags, lemma's, syntactische parseringen, named entities etc. Deze corpora kunnen worden gebruikt bij het trainen van nieuwe taalannotatiehulpmiddelen, als ook bij het testen van de nauwkeurigheid van bestaande annotatiehulpmiddelen.

Corpus Gesproken Nederlands

Het Corpus Gesproken Nederlands (CGN) is een verzameling van 900 uur (bijna 9 miljoen woorden) hedendaagse Nederlandse spraak, afkomstig van Vlamingen en Nederlanders. De spraakfragmenten (spontaan en voorbereid) zijn opgelijnd met diverse transcripties (o.a. orthografisch, fonetisch) en annotaties (syntactisch, POS-tags). Metadata, lexica, frequentielijsten en de corpusexploratiesoftware Corex behoren ook tot het CGN.

• Corpus pagina

Eindhoven Corpus

Het Eindhoven-corpus is de eerste verzameling van Nederlandstalige geschreven en (getranscribeerde) gesproken teksten die voor onderzoeksdoeleinden is gemaakt. Het corpus dateert uit de periode 1960-1973 en bevat ongeveer 768.000 tekens.

• versie 2.0.1 (2014)
• 3 MB
• Download link

Lassy Klein

Het Lassy Klein-corpus is een corpus van ongeveer 1 miljoen woorden met manueel geverifieerde syntactische annotaties. Lemma’s en POS-tags werden automatisch toegevoegd aan het corpus m.b.v. Tadpole (nu: Frog). De syntactische dependentiestructuren werden toegevoegd m.b.v. Alpino. De lemma’s, POS-tags en syntactische boomstructuren werden geverifieerd en gecorrigeerd.

• Versie 7.0
• Download
• Online treebank search

SoNaR Klein-corpus

Het SoNaR Klein-corpus Commercieel is een tekstcorpus dat ongeveer 825.000 woorden tekst bevat die voorzien werden van verschillende soorten semantische annotaties, nl. named entity labelling, coreferentieannotatie, sematische rollen en de annotatie van spatiële en temporele relaties. Alle annotaties werden manueel geverifieerd.

• Verscheidene versies van het SoNaR Corpus
• Download pagina

ACTER: Annotated Corpora for Term Extraction Research

ACTER is een handmatig geannoteerde dataset voor termextractie, die drie talen omvat (Engels, Frans en Nederlands), en vier domeinen (corruptie, dressuur, hartfalen en windenergie).

• CLARIN pagina
• Github pagina
• Rigouts Terryn, Ayla, 2019, ACTER (Annotated Corpora for Term Extraction Research) v1.3, Eurac Research CLARIN Centre

Dutch Archaeology NER Training Dataset

Een handmatig geannoteerde Named Entity Recognition (NER) dataset, bestaand uit Nederlandse archeologische opgravingsverslagen. De volgende entity types zijn gelabeld: Artefacten, Tijdperiodes, Materialen, Plaatsen (geografische locaties), Archeologische contexten en Soorten. The dataset wordt aangeboden in het BIO format, met elk token op 1 lijn en lege lijnen die grenzen van zinnen aanduiden. Op elke lijn staat een token, PoS tag, morfologische segmentatie en ten slotte het label, gescheiden door ruimtes. De PoS tag en morforlogische segmentatie zijn toegewezen door Frog.

• Versie 1.0 (2019)
• Download pagina

StylesNMT

Deze datacollectie bevat een Engels-Nederlandse machinevertaling van de detectiveroman "The Mysterious Affair at Styles" van Agatha Christie. De vertaling is gegenereerd in mei van 2019 door Google's Neural Machine Translation (GNMT) systeem. De complete roman (5,276 zinsparen) is handmatig geannoteerd met vertaalfouten, met gebruik van een aangepaste versie van de SCATE MT error taxonomy (Tezcan et al. 2017).

• Download pagina
• Tezcan, A., Hoste, V., & Macken, L. (2017). SCATE taxonomy and corpus of machine translation errors. In G. C. Pastor & I. Durán-Muñoz (Eds.), Trends in E-tools and resources for translators and interpreters (Vol. 45, pp. 219–244). Brill | Rodopi.

Pilot Annotation Corpus PLATOS NL-EN

Dit geannoteerde corpus bestaat uit 100 opmerkingen van Facebookgebruikers uit de zomer van 2020, op de Facebook-pagina van een populaire Vlaamse krant (Het Laatste Nieuws, https://www.facebook.com/hln.be). Dit corpus bevat zowel de originele Nederlandse opmerkingen, als een parallelle Engelse vertaling (de Google Vertalen output is ietwat aangepast voor correctheid door een moedertaalspreker). De annotatie behelst topic en aspect labelling, standpuntlabelling, herkenning van het argumentatieve gehalte en claim-identificatie.

• Download link
• Bauwelinck, N., & Lefever, E. (2020, December). Annotating Topics, Stance, Argumentativeness and Claims in Dutch Social Media Comments: A Pilot Study. In Proceedings of the 7th Workshop on Argument Mining (pp. 8-18).

EventDNA

Het EventDNA-corpus is een Nederlandstalig corpus bestaand uit 1,773 nieuwsdocumenten waarin nieuwsgebeurtenissen, entiteiten, IPTC Media Topic codes en coreferentie-links handmatig zijn geannoteerd.

• EventDNA: Annotation Guidelines forEntities and Events in Dutch News Texts (v1.0) Camiel Colruyt, Orphée De Clercq and Véronique Hoste
• Code voor de gebeurtenisextractie-experimenten en IAA-onderzoek
• Info pagina (onder andere betreffende de toegang tot de corpusdata)

EmotioNL

Het EmotioNL-corpus is een emotie-geannoteerde corpus van Nederlandse teksten. Het bestaat uit 1,000 Nederlandse tweets en 1,000 citaten uit reality TV-shows. De teksten zijn geannoteerd met de categorieën woede, angst, genot, liefde, verdriet en neutraal, en scores (Reëelwaardig gewaardeerd, tussen 0 en 1) voor de emotionele dimensievalentie, opwinding en dominantie.

• De Bruyne, L., De Clercq, O., & Hoste, V. (2021). Prospects for Dutch emotion detection: Insights from the new EmotioNL dataset. Computational Linguistics in the Netherlands Journal, 11, 231-255.
• Info page (a.o. concerning access to the corpus data)

EEmoWOZ-CS EN-NL

The EmoWOZ corpus is a text-based conversational corpus in the domain of customer service, collected through the Wizard of Oz technique. In our Wizard of Oz experiment, participants believed to be interacting with different versions of an autonomous chatbot (called Chatty), while the system was in reality fully controlled by a human operator (henceforth: wizard). Each dialogue was grounded in an event description associated with a begin sentiment (neutral or negative), and wizards were instructed to navigate the conversation to a predefined end sentiment (positive, neutral or negative). Each participant had 12 conversations which were subsequently annotated for emotions with emotion categories and dimensional valence-arousal-dominance scores. In total, the corpus contains 2,148 text-based dialogues between 179 participants and wizards. While the original version of the corpus was collected in Dutch (NL), a translated version to English (EN) is also made available.

• Project page
• Labat, S., Ackaert, N., Demeester, T., & Hoste, V. (2022). Variation in the Expression and Annotation of Emotions: a Wizard of Oz Pilot Study. In G. Abercrombie, V. Basile, S. Tonelli, V. Rieser, & A. Uma (Eds.), Proceedings of the 1st Workshop on Perspectivist Approaches to NLP @LREC2022 (pp. 66–72). Marseille, France: European Language Resources Association (ELRA)

EmoTwiCS

EmoTwiCS is a corpus of 9,489 Dutch customer service dialogues that were scraped from Twitter.

Labat, S., Demeester, T., & Hoste, V. (2023). EmoTwiCS : a corpus for modelling emotion trajectories in Dutch customer service dialogues on Twitter. Labat, S., Hadifar, A., Demeester, T., & Hoste, V. (2022). An emotional journey : detecting emotion trajectories in Dutch customer service dialogues Request access