- Описание :
Оценочные наборы данных для малоресурсного машинного перевода: непальский-английский и сингальский-английский.
- Дополнительная документация : изучить документы с кодом 
- Домашняя страница : https://github.com/facebookresearch/flores/ 
- Исходный код : - tfds.translate.Flores
- Версии : -  1.2.0(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
 
-  
- Размер загрузки : - 1.47 MiB
- Автоматическое кэширование ( документация ): Да 
- Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается. 
- Цитата : 
@misc{guzmn2019new,
    title={Two New Evaluation Datasets for Low-Resource Machine Translation: Nepali-English and Sinhala-English},
    author={Francisco Guzman and Peng-Jen Chen and Myle Ott and Juan Pino and Guillaume Lample and Philipp Koehn and Vishrav Chaudhary and Marc'Aurelio Ranzato},
    year={2019},
    eprint={1902.01382},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
flores/neen (конфигурация по умолчанию)
- Описание конфигурации : набор данных перевода с ne на en. 
- Размер набора данных : - 1.89 MiB.
- Сплиты : 
| Расколоть | Примеры | 
|---|---|
| 'test' | 2835 | 
| 'validation' | 2559 | 
- Структура функции :
Translation({
    'en': Text(shape=(), dtype=string),
    'ne': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Документация по функциям :
| Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание | 
|---|---|---|---|---|
| Перевод | ||||
| en | Текст | нить | ||
| пе | Текст | нить | 
- Контролируемые ключи (см . документ - as_supervised):- ('ne', 'en')
- Примеры ( tfds.as_dataframe ): 
флорес/сиен
- Описание конфигурации : набор данных перевода с si на en. 
- Размер набора данных : - 2.05 MiB.
- Сплиты : 
| Расколоть | Примеры | 
|---|---|
| 'test' | 2766 | 
| 'validation' | 2898 | 
- Структура функции :
Translation({
    'en': Text(shape=(), dtype=string),
    'si': Text(shape=(), dtype=string),
})
- Документация по функциям :
| Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание | 
|---|---|---|---|---|
| Перевод | ||||
| en | Текст | нить | ||
| си | Текст | нить | 
- Контролируемые ключи (см. - as_superviseddoc ):- ('si', 'en')
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):