Datasets:
Tasks:
Text Generation
Modalities:
Text
Formats:
parquet
Languages:
Chinese
Size:
10K - 100K
License:
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- config_name: default | |
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- split: train | |
path: data/train-* | |
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- name: text | |
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- name: train | |
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license: mit | |
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- text-generation | |
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- zh | |
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- 10K<n<100K | |
# Dataset Card for "poetry-chinese-zhtw" | |
## 資料集摘要 | |
中文古典文集資料庫收集了約 5.5 萬首唐詩、26 萬首宋詩、2.1 萬首宋詞和其他古典文集。詩人包括唐宋兩朝近 1.4 萬古詩人,和兩宋時期 1.5 千古詞人。 | |
- **五代十國**- 收錄"花間集"與"南唐二主詞" | |
- **唐**- 收錄"全唐詩"(是清康熙四十四年,康熙皇帝主導下,蒐集羅唐詩的收藏「得詩 48,900 餘首,詩入 2,200 人」)。 | |
- **宋**- 收錄"全宋詞"(由唐圭璋編著,孔凡禮補輯,共收錄宋代詞人 1,330 家,詞作 21,116 首)。 | |
- **元**- 收錄元曲 11,057 篇,曲家 233 人。 | |
- **清**- 收錄"納蘭性德詩集" | |
原始資料來源: | |
- [chinese-poetry: 最全中文诗歌古典文集数据库](https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry/tree/master) | |
## 資料下載清理 | |
1. 下載 [chinese-poetry: 最全中文诗歌古典文集数据库](https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry/tree/master) 的 Repo | |
2. 調整資料呈現結構便於模型訓練 | |
3. 使用 OpenCC 來進行簡繁轉換 | |
4. 使用 Huggingface Datasets 來上傳至 Huggingface Hub | |
## 資料集結構 | |
```json | |
{ | |
"author":"杜甫", | |
"title":"月", | |
"text":"天上秋期近,人間月影清。入河蟾不沒,搗藥兔長生。只益丹心苦,能添白髮明。干戈知滿地,休照國西營。", | |
"category":"唐" | |
} | |
``` | |
## 資料欄位 | |
- `author`: (string) 作者 | |
- `title`: (string) 作品名稱 | |
- `text`: (string) 文章內容 | |
- `category`: (string) 作品的朝代 | |
## 如何使用 | |
```python | |
from datasets import load_dataset | |
dataset = load_dataset("erhwenkuo/poetry-chinese-zhtw", split="train") | |
``` | |
## 許可資訊 | |
[MIT](https://zh.wikipedia.org/zh-tw/MIT%E8%A8%B1%E5%8F%AF%E8%AD%89) | |