<jupyter_start><jupyter_text>Generating fake dataสร้างข้อมูลสมมติ- ชื่อคน- จำนวน  ชื่อคน<jupyter_code>from faker import Faker

fake = Faker("th_TH")

for _ in range(50):
    print(fake.name())<jupyter_output>จักรพันธ์ เตชะกำพุ
คมสัน วุฑฒยากร
น้ำเพชร ตัณฑนุช
พงษ์นเรศ นามเสวตร
ณิชาภัทร อุ่นอก
สุไฮลัน ธรรมทินนา
อุลัยพร ถ้วนศรี
วันชนก นฤภัย
จิราภรณ์ ซาซุม
กวีฉัฏฐ สันตะวงศ์
พัชรพร ดีตพันธุ์
นาทภูวพัฒน์ ติณรัตน์
พีรพัฒน์ แท่นทอง
ณัฐวรินทร วิลาสินี
สิรวัฒน์ นิลสุวรรณ์
อมัด ดัตพันธุ์
เจตพินิษฐ์ ยาปะโลหิต
แปลง นากกนก
ใกล้รุ่ง ถาวรรัตน
ยุภา โพธิสัตย์
อนิวัฒน์ ดีตพันธุ์
กรพนธ์ ทองประดิฐ
พัสวี ธาราธร
สุธาวี แจ้งสว่าง
จันทนา ทวีเดช
ฤทธิ์ชกร ถนัดหัดถกรรม
สุพัตร โพธิสัตย์
ใจกลาง ทำประดู่
กิติยาธรณ์ ธุวะนุติ์
นรีกานต์ นิลวิมล
คำปลิว ไทนิยม
ทินวัฒน์ ดุษฎีวนิช
เบญญาทิพย์ ศิวะวรเวท
วิกิจ หอมพิกุล
ภูวรา นรวิทย์โชติกุล
วิรชัย นามขำ
คำมั่น ราชมณี
เนตรฤดี ดุษฎีวนิช
พัชรีนิษฐ์ ศรีธนะเวทย์
กษิดิฐ นำธวัช
ฉลองชัย บุนยะตีรณะ
อารีย์ ทรัพย์ธำรงค์
สุภัทริดา ศรีธนะเวทย์
ณัฐติญา คำลือ
หฤทัย ศาสตร์ศิลป์
ศศิธร แนวพญา
คมสัน เนตร์มณี
เพชรมณี นักสำหรวจ
นพวรรณ บินดี
พิมพกานต์ ธุวะนุติ์<jupyter_text>จำนวน<jupyter_code>from random import randrange, random

from pythainlp.util import bahttext, num_to_thaiword

for i in range(50):
    print(num_to_thaiword(randrange(1, 100)))
for _ in range(15):
    print(num_to_thaiword(randrange(101, 1000)))
for _ in range(10):
    print(num_to_thaiword(randrange(1001, 10000)))
for _ in range(10):
    print(num_to_thaiword(randrange(10001, 100000)))
for _ in range(5):
    print(num_to_thaiword(randrange(100001, 1000000)))
for _ in range(5):
    print(num_to_thaiword(randrange(1000001, 10000000)))
for _ in range(5):
    print(num_to_thaiword(randrange(10000001, 100000000)))
for _ in range(5):
    print(num_to_thaiword(randrange(100000001, 1000000000)))

for _ in range(20):
    print(bahttext(randrange(10000)))
for _ in range(20):
    print(bahttext(random() * (10 ** randrange(6))))<jupyter_output>เก้าสิบเจ็ด
สี่สิบเก้า
สี่สิบแปด
แปดสิบเจ็ด
แปดสิบแปด
สี่สิบสี่
แปด
สิบสอง
เก้าสิบเอ็ด
ห้าสิบสี่
หนึ่ง
แปดสิบสี่
ห้าสิบแปด
สี่สิบ
สามสิบห้า
เจ็ดสิบแปด
เก้าสิบหก
หกสิบเจ็ด
ห้าสิบเจ็ด
แปด
เจ็ดสิบเก้า
สี่สิบสี่
สามสิบหก
สี่สิบ
สี่สิบสอง
สามสิบเก้า
เก้าสิบแปด
สอง
สิบสี่
สี่สิบห้า
แปดสิบ
ห้าสิบแปด
ห้าสิบสาม
สิบหก
แปดสิบห้า
ห้าสิบเอ็ด
เจ็ดสิบ
ห้าสิบเจ็ด
ยี่สิบแปด
สาม
สิบสอง
หกสิบสอง
สิบแปด
สิบสอง
หกสิบสี่
เก้าสิบสอง
สามสิบสี่
ยี่สิบห้า
แปดสิบเก้า
หกสิบห้า
สองร้อยยี่สิบแปด
หกร้อยเก้าสิบ
เก้าร้อยเก้าสิบสอง
แปดร้อยเก้าสิบสาม
เจ็ดร้อยแปดสิบเจ็ด
แปดร้อยแปดสิบแปด
เก้าร้อยเก้าสิบเจ็ด
สี่ร้อยสี่สิบแปด
ห้าร้อยสี่สิบสอง
ห้าร้อยเก้า
ห้าร้อยสิบเจ็ด
เก้าร้อยสามสิบเอ็ด
สองร้อยแปดสิบห้า
เก้าร้อยแปดสิบสี่
ห้าร้อยเจ็ดสิบเอ็ด
ห้าพันสี่ร้อยสิบหก
สองพันหนึ่งร้อยสามสิบ
เจ็ดพันสามร้อยสามสิบ
แปดพันสามร้อยสิบสี่
เก้าพันสองร้อยเจ็ดสิบสาม
หกพันหนึ่งร้อยแปดสิบหก
หกพันแปดร้อยหนึ่ง
หกพันหกร้อยยี่สิบแปด
หกพันเจ็ดร้อยหกสิบเจ็ด
เจ็ดพันสามร้อยห้าสิบเอ็ด
หกหมื่นห้าพันแปดร้อยเจ็ดสิบห้า
สี่หมื่นเก้าพันหนึ่งร้อยหกสิบห้า
สามหมื่[...]
{'fraction_non_alphanumeric': 0.19713016740690126, 'fraction_numerical': 0.041339255210112745, 'mean_word_length': 8.121495327102803, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 7, '<?xml version=': 0, '>': 7, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 4, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '128792', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 2420, 'n_tokens_neox': 2561, 'n_words': 251, 'path': 'get-fake-data.ipynb', 'repo_name': 'PyThaiNLP/th-cv-sentences', 'size': '2927'}