Add dataset: odeuropa_benchmarks_and_corpora
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 38/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- machine-learning
- Lĩnh vực
- data
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với URL của dataset trong issue và kiểm tra các mục dataset hiện có cũng như định dạng đóng góp của repository này. Xác nhận cách biểu diễn metadata của benchmark và corpus, bao gồm URL truy cập, modality, giấy phép và mô tả của chúng. Công việc được xem là hoàn tất khi dataset được thêm vào nhất quán với các quy ước của dự án.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
A URL for this dataset
https://github.com/Odeuropa/benchmarks_and_corpora
Dataset description
This dataset
contains the annotations related to olfactory information from the benchmark created for the ODEUROPA project.
For 7 languages we selected a pool of documents covering different time periods (from 1620 to 1925) and topics (e.g. medicine, law, literature).
This offers an exciting dataset of annotations related to olfactory (smell) information in historical documents. The dataset is interesting because it covers a range of periods but also offers the possibility of utilising ml for a different task than standard entity recognition tasks.
Dataset modality
Text
Dataset licence
Other license
Other licence
No response
How can you access this data
As a download from a repository/website
Confirm the dataset has an open licence
- To the best of my knowledge, this dataset is accessible via an open licence
Contact details for data custodian
No response
- Ngôn ngữ chính
- Không có dữ liệu ngôn ngữ
- Star
- 91
- Fork
- 8
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của bigscience-workshop/lam
-
dataset good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
bigscience-workshop/lam#86 · 1 bình luận ·
-
dataset
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
bigscience-workshop/lam#65 · 1 bình luận ·
-
candidate-dataset
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100
bigscience-workshop/lam#92 · 1 bình luận ·
-
dataset
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100
bigscience-workshop/lam#87 ·
-
Add dataset: chronicling_americaĐang mởdataset
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
bigscience-workshop/lam#85 · 1 reaction ·
Tất cả issue của bigscience-workshop/lam
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 66/100
bennettoxford/opencodecounts#170 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
dagster-io/community-integrations#367 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
zsazsa-project/zsazsa#64 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
qiskit-community/qiskit-human-eval#108 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày