Datasets:
iapp
/

Modalities:
Text
Formats:
text
Tags:
art
Libraries:
Datasets
License:
File size: 4,097 Bytes
023cbe7
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
---
license: apache-2.0
task_categories:
- question-answering
language:
- th
- en
tags:
- art
pretty_name: Lexitron 2.0 Prompt Finetuning Dataset
size_categories:
- 100K<n<1M
maintainer: Kobkrit Viriyayudhakorn ([email protected])
---
# Lexitron 2.0 Prompt Finetuning Dataset

This dataset is derived from Lexitron 2.0, a Thai-English dictionary developed by NECTEC. It has been processed and formatted for prompt finetuning tasks. The original dataset is from: https://opend-portal.nectec.or.th/dataset/lexitron-2-0

## Maintainer
Kobkrit Viriyayudhakorn ([email protected])

## Dataset Description

The dataset consists of two main files:

1. `lexitron2_telex_finetune.qwen2.txt` - Thai to English lexicon entries in Qwen2 conversation format
2. `lexitron2_telex_finetune.jsonl` - Thai to English lexicon entries in JSONL format

Each file contains dictionary entries formatted in their respective formats.

## Syntax and Example Dataset

### Syntax

The dataset files follow specific formats for ease of use in prompt finetuning tasks.

#### `lexitron2_telex_finetune.jsonl`

Each entry in this file follows the generic prompt format:

```json
{
"instruction": "<instruction in English or Thai>",
"output": "<translation or definition in Thai>"
}
```

- **instruction**: A string that provides the translation task or query. It can be in English or Thai.
- **output**: A string that provides the translation or definition in Thai.

#### `lexitron2_telex_finetune.qwen2.txt`

Each entry in this file follows the Qwen2 conversation format:

```text
<|im_start|>system\n
คุณคือผู้ช่วยตอบคำถามที่ฉลาดและซื่อสัตย์<|im_end|>\n
<|im_start|>user\n
คำว่า 'example_word' แปลว่าอะไร<|im_end|>\n
<|im_start|>assistant\n
คำว่า 'example_word' เป็นคำประเภท Noun (คำนาม) แปลเป็นภาษาอังกฤษว่า example\n
ความหมาย: ตัวอย่างความหมาย\n
ตัวอย่างประโยค: ตัวอย่างการใช้ในประโยค<|im_end|>
```

The Qwen2 format consists of three main components:
- **system**: Defines the AI assistant's role and characteristics
- **user**: Contains the translation query or question (in Thai or English)
- **assistant**: Provides the structured response including:
  - Word type/category
  - English translation
  - Definition
  - Example sentences (when available)
  - Synonyms (when available)
  - Antonyms (when available)
  - Related words (when available)
  - Classifiers (when available)

## Example Dataset

Here is an example of how the dataset is structured:
```json
{"instruction": "Please translate 'a' into Thai", "output": "คำว่า 'a' เป็นคำประเภท Determiner แปลเป็นภาษาไทยว่า 'หนึ่ง (คำนำหน้าคำนามเพื่อแสดงว่าคำนามนั้นๆ ไม่ชี้เฉพาะ)'"}
```

```text
<|im_start|>system\nคุณคือผู้ช่วยตอบคำถามที่ฉลาดและซื่อสัตย์<|im_end|>\n<|im_start|>user\nคำว่า 'ดังกล่าวข้างต้น' สามารถใช้ในประโยคอย่างไรได้บ้าง<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nคำว่า 'ดังกล่าวข้างต้น' เป็นคำประเภท Pronoun (คำสรรพนาม) แปลเป็นภาษาอังกฤษว่า abovementioned\nคำที่มีความหมายเหมือนกัน: ดังกล่าว\nตัวอย่างประโยค: หน่วยงานของเราสามารถรับบทบาทได้เป็นอย่างดี ตามสภาพความพร้อมด้านต่างๆ ดังกล่าวข้างต้น<|im_end|>
```