Datasets:

Nav-Navillera
/

num2txt

number int64 0 999,509B	text stringlengths 3 191
8	Delapan
784,523,220	Tujuh Ratus Delapan Puluh Empat Juta Lima Ratus Dua Puluh Tiga Ribu Dua Ratus Dua Puluh
762	Tujuh Ratus Enam Puluh Dua
6	Enam
899,957,730	Delapan Ratus Sembilan Puluh Sembilan Juta Sembilan Ratus Lima Puluh Tujuh Ribu Tujuh Ratus Tiga Puluh
412	Empat Ratus Dua Belas
454	Empat Ratus Lima Puluh Empat
610,708	Enam Ratus Sepuluh Ribu Tujuh Ratus Delapan
968	Sembilan Ratus Enam Puluh Delapan
4	Empat
781,578	Tujuh Ratus Delapan Puluh Satu Ribu Lima Ratus Tujuh Puluh Delapan
802,243,378,472,629	Delapan Ratus Dua Triliun Dua Ratus Empat Puluh Tiga Milyar Tiga Ratus Tujuh Puluh Delapan Juta Empat Ratus Tujuh Puluh Dua Ribu Enam Ratus Dua Puluh Sembilan
730	Tujuh Ratus Tiga Puluh
2	Dua
5	Lima
971,397	Sembilan Ratus Tujuh Puluh Satu Ribu Tiga Ratus Sembilan Puluh Tujuh
605,602,996	Enam Ratus Lima Juta Enam Ratus Dua Ribu Sembilan Ratus Sembilan Puluh Enam
42	Empat Puluh Dua
1	Satu
788,872	Tujuh Ratus Delapan Puluh Delapan Ribu Delapan Ratus Tujuh Puluh Dua
41	Empat Puluh Satu
573,050,668,299	Lima Ratus Tujuh Puluh Tiga Milyar Lima Puluh Juta Enam Ratus Enam Puluh Delapan Ribu Dua Ratus Sembilan Puluh Sembilan
585,210	Lima Ratus Delapan Puluh Lima Ribu Dua Ratus Sepuluh
0	Nol
310	Tiga Ratus Sepuluh
285,900,769	Dua Ratus Delapan Puluh Lima Juta Sembilan Ratus Ribu Tujuh Ratus Enam Puluh Sembilan
515,566	Lima Ratus Lima Belas Ribu Lima Ratus Enam Puluh Enam
187	Seratus Delapan Puluh Tujuh
35	Tiga Puluh Lima
782,438,731,220	Tujuh Ratus Delapan Puluh Dua Milyar Empat Ratus Tiga Puluh Delapan Juta Tujuh Ratus Tiga Puluh Satu Ribu Dua Ratus Dua Puluh
380,706,875,100	Tiga Ratus Delapan Puluh Milyar Tujuh Ratus Enam Juta Delapan Ratus Tujuh Puluh Lima Ribu Seratus
124	Seratus Dua Puluh Empat
3	Tiga
796	Tujuh Ratus Sembilan Puluh Enam
308	Tiga Ratus Delapan
27	Dua Puluh Tujuh
448	Empat Ratus Empat Puluh Delapan
7	Tujuh
508,969	Lima Ratus Delapan Ribu Sembilan Ratus Enam Puluh Sembilan
619,686	Enam Ratus Sembilan Belas Ribu Enam Ratus Delapan Puluh Enam
544,476,560,615	Lima Ratus Empat Puluh Empat Milyar Empat Ratus Tujuh Puluh Enam Juta Lima Ratus Enam Puluh Ribu Enam Ratus Lima Belas
104,161,246,872,833	Seratus Empat Triliun Seratus Enam Puluh Satu Milyar Dua Ratus Empat Puluh Enam Juta Delapan Ratus Tujuh Puluh Dua Ribu Delapan Ratus Tiga Puluh Tiga
790,277	Tujuh Ratus Sembilan Puluh Ribu Dua Ratus Tujuh Puluh Tujuh
261,876,852,009	Dua Ratus Enam Puluh Satu Milyar Delapan Ratus Tujuh Puluh Enam Juta Delapan Ratus Lima Puluh Dua Ribu Sembilan
6,253,458	Enam Juta Dua Ratus Lima Puluh Tiga Ribu Empat Ratus Lima Puluh Delapan
802,329,648,443,802	Delapan Ratus Dua Triliun Tiga Ratus Dua Puluh Sembilan Milyar Enam Ratus Empat Puluh Delapan Juta Empat Ratus Empat Puluh Tiga Ribu Delapan Ratus Dua
71	Tujuh Puluh Satu
35,843,184,816,513	Tiga Puluh Lima Triliun Delapan Ratus Empat Puluh Tiga Milyar Seratus Delapan Puluh Empat Juta Delapan Ratus Enam Belas Ribu Lima Ratus Tiga Belas
684,151,792,691,273	Enam Ratus Delapan Puluh Empat Triliun Seratus Lima Puluh Satu Milyar Tujuh Ratus Sembilan Puluh Dua Juta Enam Ratus Sembilan Puluh Satu Ribu Dua Ratus Tujuh Puluh Tiga
40	Empat Puluh
223	Dua Ratus Dua Puluh Tiga
364,903,347	Tiga Ratus Enam Puluh Empat Juta Sembilan Ratus Tiga Ribu Tiga Ratus Empat Puluh Tujuh
915,672,078	Sembilan Ratus Lima Belas Juta Enam Ratus Tujuh Puluh Dua Ribu Tujuh Puluh Delapan
413,027,547,840,867	Empat Ratus Tiga Belas Triliun Dua Puluh Tujuh Milyar Lima Ratus Empat Puluh Tujuh Juta Delapan Ratus Empat Puluh Ribu Delapan Ratus Enam Puluh Tujuh
17	Tujuh Belas
959,908,385	Sembilan Ratus Lima Puluh Sembilan Juta Sembilan Ratus Delapan Ribu Tiga Ratus Delapan Puluh Lima
590,215,961,445,501	Lima Ratus Sembilan Puluh Triliun Dua Ratus Lima Belas Milyar Sembilan Ratus Enam Puluh Satu Juta Empat Ratus Empat Puluh Lima Ribu Lima Ratus Satu
656,945,833,390	Enam Ratus Lima Puluh Enam Milyar Sembilan Ratus Empat Puluh Lima Juta Delapan Ratus Tiga Puluh Tiga Ribu Tiga Ratus Sembilan Puluh
389	Tiga Ratus Delapan Puluh Sembilan
302	Tiga Ratus Dua
51,870	Lima Puluh Satu Ribu Delapan Ratus Tujuh Puluh
938,569,626,865	Sembilan Ratus Tiga Puluh Delapan Milyar Lima Ratus Enam Puluh Sembilan Juta Enam Ratus Dua Puluh Enam Ribu Delapan Ratus Enam Puluh Lima
918	Sembilan Ratus Delapan Belas
95	Sembilan Puluh Lima
174,526,967,990,213	Seratus Tujuh Puluh Empat Triliun Lima Ratus Dua Puluh Enam Milyar Sembilan Ratus Enam Puluh Tujuh Juta Sembilan Ratus Sembilan Puluh Ribu Dua Ratus Tiga Belas
38	Tiga Puluh Delapan
222	Dua Ratus Dua Puluh Dua
920,236,110,929	Sembilan Ratus Dua Puluh Milyar Dua Ratus Tiga Puluh Enam Juta Seratus Sepuluh Ribu Sembilan Ratus Dua Puluh Sembilan
487,491,554,780,202	Empat Ratus Delapan Puluh Tujuh Triliun Empat Ratus Sembilan Puluh Satu Milyar Lima Ratus Lima Puluh Empat Juta Tujuh Ratus Delapan Puluh Ribu Dua Ratus Dua
958,600	Sembilan Ratus Lima Puluh Delapan Ribu Enam Ratus
172,419,474,683,169	Seratus Tujuh Puluh Dua Triliun Empat Ratus Sembilan Belas Milyar Empat Ratus Tujuh Puluh Empat Juta Enam Ratus Delapan Puluh Tiga Ribu Seratus Enam Puluh Sembilan
10,741,688,208	Sepuluh Milyar Tujuh Ratus Empat Puluh Satu Juta Enam Ratus Delapan Puluh Delapan Ribu Dua Ratus Delapan
515,235,693,755,916	Lima Ratus Lima Belas Triliun Dua Ratus Tiga Puluh Lima Milyar Enam Ratus Sembilan Puluh Tiga Juta Tujuh Ratus Lima Puluh Lima Ribu Sembilan Ratus Enam Belas
49	Empat Puluh Sembilan
68	Enam Puluh Delapan
72	Tujuh Puluh Dua
772	Tujuh Ratus Tujuh Puluh Dua
449,720,135	Empat Ratus Empat Puluh Sembilan Juta Tujuh Ratus Dua Puluh Ribu Seratus Tiga Puluh Lima
781,050	Tujuh Ratus Delapan Puluh Satu Ribu Lima Puluh
52	Lima Puluh Dua
821,310,324	Delapan Ratus Dua Puluh Satu Juta Tiga Ratus Sepuluh Ribu Tiga Ratus Dua Puluh Empat
932	Sembilan Ratus Tiga Puluh Dua
367,754	Tiga Ratus Enam Puluh Tujuh Ribu Tujuh Ratus Lima Puluh Empat
856,965,386	Delapan Ratus Lima Puluh Enam Juta Sembilan Ratus Enam Puluh Lima Ribu Tiga Ratus Delapan Puluh Enam
82	Delapan Puluh Dua
457,962,707,511	Empat Ratus Lima Puluh Tujuh Milyar Sembilan Ratus Enam Puluh Dua Juta Tujuh Ratus Tujuh Ribu Lima Ratus Sebelas
537	Lima Ratus Tiga Puluh Tujuh
741	Tujuh Ratus Empat Puluh Satu
797,631,046	Tujuh Ratus Sembilan Puluh Tujuh Juta Enam Ratus Tiga Puluh Satu Ribu Empat Puluh Enam
540,414,561	Lima Ratus Empat Puluh Juta Empat Ratus Empat Belas Ribu Lima Ratus Enam Puluh Satu
538	Lima Ratus Tiga Puluh Delapan
486,544,141,215,458	Empat Ratus Delapan Puluh Enam Triliun Lima Ratus Empat Puluh Empat Milyar Seratus Empat Puluh Satu Juta Dua Ratus Lima Belas Ribu Empat Ratus Lima Puluh Delapan
989,013,381	Sembilan Ratus Delapan Puluh Sembilan Juta Tiga Belas Ribu Tiga Ratus Delapan Puluh Satu
937	Sembilan Ratus Tiga Puluh Tujuh
495,283,997,841,570	Empat Ratus Sembilan Puluh Lima Triliun Dua Ratus Delapan Puluh Tiga Milyar Sembilan Ratus Sembilan Puluh Tujuh Juta Delapan Ratus Empat Puluh Satu Ribu Lima Ratus Tujuh Puluh
94	Sembilan Puluh Empat
858	Delapan Ratus Lima Puluh Delapan
103,300,739,258,061	Seratus Tiga Triliun Tiga Ratus Milyar Tujuh Ratus Tiga Puluh Sembilan Juta Dua Ratus Lima Puluh Delapan Ribu Enam Puluh Satu
5,595,547,698	Lima Milyar Lima Ratus Sembilan Puluh Lima Juta Lima Ratus Empat Puluh Tujuh Ribu Enam Ratus Sembilan Puluh Delapan
933	Sembilan Ratus Tiga Puluh Tiga

End of preview. Expand in Dataset Viewer.

Dataset Details

Num2Txt is a dataset designed for converting numerical values into their textual representations in Indonesian. The dataset was generated using a tristage random sampling method:

Randomly select one of 7 groups (units, tens, hundreds, thousands, millions, billions, trillions). Randomly pick a number from the selected group. Skip duplicates to ensure unique entries. This method ensures proportional representation, diversity, and no duplicates across 10,000 entries.

This dataset is particularly suited for natural language processing (NLP), text-to-speech (TTS), and other machine learning applications.

Bahasa Indonesia

Tentang Dataset

Num2Txt adalah dataset yang dirancang untuk mengubah angka menjadi penyebutan teks dalam bahasa Indonesia. Dataset ini mencakup angka acak dari rentang 0 hingga 999 triliun, dengan 10.000 entri yang disusun secara seimbang untuk mewakili angka kecil dan besar secara proporsional. Dataset ini cocok untuk berbagai aplikasi seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), teks ke suara (TTS), dan pembelajaran mesin lainnya.

Curated by: Navillera AI Projec
Language(s) (NLP): Bahasa Indonesia
License: MIT License

Uses

NLP: Training models for number-to-text conversion. TTS: Enhancing text-to-speech systems for Indonesian. Language learning tools: Assisting learners in mastering number expressions.

Dataset Structure

The dataset includes two primary fields:

number: Numeric value (integer). text: Textual representation of the number in Indonesian (string). [More Information Needed]

Dataset Creation

Source Data

Data Collection and Processing

Data Generation Process The dataset was generated using code that randomly selects numbers within the range of 0 to 999 trillion (0–999,000,000,000,000). The dataset was generated using a tristage random sampling method:

Stage 1 - Group Selection: The number range (0–999 trillion) was divided into 7 groups based on magnitude:

Units (0–9) Tens (10–99) Hundreds (100–999) Thousands (1,000–99,999) Millions (100,000–99,999,999) Billions (1,000,000,000–999,999,999,999) Trillions (1,000,000,000,000–999,000,000,000,000) One group is selected randomly for each entry based on proportional allocation (e.g., units have fewer allocated positions than billions).

Stage 2 - Member Selection: Once a group is selected, a random number is chosen from that group.

Stage 3 - Duplicate Check: If the chosen number already exists in the dataset, it is skipped, and the process is repeated to ensure no duplicates.

This method ensures:

Proportional representation of numbers across groups. Diversity of numbers within the dataset. No duplicates across the 10,000 entries.

####Bahasa Indonesia Proses Generasi Data Dataset ini dihasilkan menggunakan metode Tristage Random Sampling:

Tahap 1 - Pemilihan Kelompok: Rentang angka (0–999 triliun) dibagi menjadi 7 kelompok berdasarkan besaran:

Satuan (0–9) Puluhan (10–99) Ratusan (100–999) Ribuan (1.000–99.999) Jutaan (100.000–99.999.999) Milyaran (1.000.000.000–999.999.999.999) Triliunan (1.000.000.000.000–999.000.000.000.000) Untuk setiap entri, satu kelompok dipilih secara acak berdasarkan alokasi proporsi tertentu (misalnya, kelompok satuan memiliki posisi lebih sedikit dibandingkan milyaran).

Tahap 2 - Pemilihan Anggota: Setelah kelompok dipilih, satu angka dipilih secara acak dari kelompok tersebut.

Tahap 3 - Pemeriksaan Duplikasi: Jika angka yang dipilih sudah ada dalam dataset, maka angka tersebut dilewati, dan proses diulang untuk memastikan tidak ada duplikasi.

Metode ini memastikan:

Representasi angka yang proporsional antar kelompok. Keragaman angka dalam dataset. Tidak ada duplikasi pada 10.000 entri dataset. Dengan deskripsi ini, proses Tristage Random Sampling menjadi jelas dan mudah dipahami. Jika perlu tambahan detail, beri tahu saya! 😊