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अरबी_स्थान_बोली

सन्दर्भ:

ईजी

इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग करें:

ds = tfds.load('huggingface:arabic_pos_dialect/egy')

विवरण :

The Dialectal Arabic Datasets contain four dialects of Arabic, Etyptian (EGY), Levantine (LEV), Gulf (GLF), and Maghrebi (MGR). Each dataset consists of a set of 350 manually segmented and POS tagged tweets.

लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
संस्करण : 0.0.0
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	350

विशेषताएं :

{
    "fold": {
        "dtype": "int32",
        "id": null,
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    },
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    }
}

लेव

इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग करें:

ds = tfds.load('huggingface:arabic_pos_dialect/lev')

विवरण :

The Dialectal Arabic Datasets contain four dialects of Arabic, Etyptian (EGY), Levantine (LEV), Gulf (GLF), and Maghrebi (MGR). Each dataset consists of a set of 350 manually segmented and POS tagged tweets.

लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
संस्करण : 0.0.0
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	350

विशेषताएं :

{
    "fold": {
        "dtype": "int32",
        "id": null,
        "_type": "Value"
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}

ग्लफ

इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग करें:

ds = tfds.load('huggingface:arabic_pos_dialect/glf')

विवरण :

The Dialectal Arabic Datasets contain four dialects of Arabic, Etyptian (EGY), Levantine (LEV), Gulf (GLF), and Maghrebi (MGR). Each dataset consists of a set of 350 manually segmented and POS tagged tweets.

लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
संस्करण : 0.0.0
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	350

विशेषताएं :

{
    "fold": {
        "dtype": "int32",
        "id": null,
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}

एमजीआर

इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग करें:

ds = tfds.load('huggingface:arabic_pos_dialect/mgr')

विवरण :

The Dialectal Arabic Datasets contain four dialects of Arabic, Etyptian (EGY), Levantine (LEV), Gulf (GLF), and Maghrebi (MGR). Each dataset consists of a set of 350 manually segmented and POS tagged tweets.

लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
संस्करण : 0.0.0
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	350

विशेषताएं :

{
    "fold": {
        "dtype": "int32",
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        "length": -1,
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    }
}

सन्दर्भ:

ईजी

इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग करें:

ds = tfds.load('huggingface:arabic_pos_dialect/egy')

विवरण :

The Dialectal Arabic Datasets contain four dialects of Arabic, Etyptian (EGY), Levantine (LEV), Gulf (GLF), and Maghrebi (MGR). Each dataset consists of a set of 350 manually segmented and POS tagged tweets.

लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
संस्करण : 0.0.0
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	350

विशेषताएं :

{
    "fold": {
        "dtype": "int32",
        "id": null,
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    }
}

लेव

इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग करें:

ds = tfds.load('huggingface:arabic_pos_dialect/lev')

विवरण :

The Dialectal Arabic Datasets contain four dialects of Arabic, Etyptian (EGY), Levantine (LEV), Gulf (GLF), and Maghrebi (MGR). Each dataset consists of a set of 350 manually segmented and POS tagged tweets.

लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
संस्करण : 0.0.0
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	350

विशेषताएं :

{
    "fold": {
        "dtype": "int32",
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}

ग्लफ

इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग करें:

ds = tfds.load('huggingface:arabic_pos_dialect/glf')

विवरण :

The Dialectal Arabic Datasets contain four dialects of Arabic, Etyptian (EGY), Levantine (LEV), Gulf (GLF), and Maghrebi (MGR). Each dataset consists of a set of 350 manually segmented and POS tagged tweets.

लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
संस्करण : 0.0.0
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	350

विशेषताएं :

{
    "fold": {
        "dtype": "int32",
        "id": null,
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}

एमजीआर

इस डेटासेट को TFDS में लोड करने के लिए निम्न कमांड का उपयोग करें:

ds = tfds.load('huggingface:arabic_pos_dialect/mgr')

विवरण :

The Dialectal Arabic Datasets contain four dialects of Arabic, Etyptian (EGY), Levantine (LEV), Gulf (GLF), and Maghrebi (MGR). Each dataset consists of a set of 350 manually segmented and POS tagged tweets.

लाइसेंस : कोई ज्ञात लाइसेंस नहीं
संस्करण : 0.0.0
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'train'`	350

विशेषताएं :

{
    "fold": {
        "dtype": "int32",
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