Datasets:
audio_path
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892
| score
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100
| audio
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40.5
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_295.wav
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2022.acl-long.597.sent_295
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Then CEAS applies the generator to the four labeled documents independently and generates release notes for each class.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Anschließend wendet C-E-A-S den Generator unabhängig voneinander auf die vier Etikettendokumente an und erzeugt für jede Klasse Freisetzungsnotizen.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_181.wav
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2022.acl-long.468.sent_181
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Hence, some question are better suited than others to the statutory article retrieval task, and the domain of the less suitable ones remains to be determined.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Daher sind einige Fragen besser geeignet als andere für die gesetzliche Aufgabe der Artikelsuche, und die Domäne der weniger geeigneten ist noch zu bestimmen.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_298.wav
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2022.acl-long.597.sent_298
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We modeled the classwise abstractive summarization approach by two different methods.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Wir modellieren den grasweisen, obstruktiven Summize-Ansatz mit zwei verschiedenen Methoden.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_113.wav
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2022.acl-long.468.sent_113
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Common natural language for the questions and complex legal language for the statutes.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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die für die Fragen eine gemeinsame natürliche Sprache und eine komplexe Rechtssprache für die Statuten sind.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_71.wav
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2022.acl-long.410.sent_71
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But we have some extra information like seventeen fewer pictures, and Steven has eight pictures, which is totally irrelevant.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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aber wir haben einige zusätzliche Informationen siebzig fühlen Frieden und Stephen haben acht Frieden, die völlig irrelevant ist
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_224.wav
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2022.acl-long.567.sent_224
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Perhaps more relevant for this video, we will showcase our more permissive metric, the pairwise accuracy, which measures whether the image sentence alignment score is greater for the correct image text pair than for its foiled pair.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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vielleicht relevanter für dieses Video werden wir unsere primitivere Metrik die Paarwider-Genauigkeit präsentieren, die misst, ob der Bildsatzausrichtungspunkt für das richtige Bild mehr ist als für sein Foid-Paar für
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_262.wav
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2022.acl-long.597.sent_262
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Our paper solves these two problems and automatically generates high quality release notes.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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diese beiden Probleme und automatisch generieren hohe coreter ist
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_88.wav
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2022.acl-long.410.sent_88
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So, we think this sentence might be misleading the model to an incorrect predictions.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Wir denken also, dass dieser Satz das Modell in eine falsche Vorhersage führen könnte.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_180.wav
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2022.acl-long.468.sent_180
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For example, the tenants makes two parties a week until two AM.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Zum Beispiel gibt der Mieter zwei Partys die Woche bis 2 Uhr morgens.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_299.wav
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2022.acl-long.597.sent_299
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The first model, which we call CAS-Single, consists of a single six to six network and generates a single release note text give a concatenation of input commit messages.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Das erste Modell, das wir G. S. Singer nennen, besteht aus einem einzigen Sequenz-zu-Sequenz-Netzwerk und generiert ein einziges langes Stück, keinen Text, bei einer Verbindung von Input- und Commit-Nachrichten.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_200.wav
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2022.acl-long.567.sent_200
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And we do these phrase alterations by focusing on six specific pieces such as existence, plurality, counting, spatial relations, actions and entity coreference, where each piece can consist of one or more instruments, in case we found more than one interesting way to create foil instances.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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und wir machen diese Satzänderungen, indem wir uns auf sechs spezifische Stücke konzentrieren z. B. Existenzpluralität, die räumliche Beziehungsaktionen zählt, und Einheitsreferenz, bei denen jedes Stück aus einem oder mehreren Instrumenten bestehen kann. falls wir mehr als einen interessanten Weg gefunden haben, um Folieninstanzen zu erstellen
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_396.wav
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2022.acl-long.111.sent_396
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And now that the language model is already finetuned over n minus one dataset using a preliminary multitask finetuning.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Beachten Sie, dass das Sprachmodell bereits über n minus einen Datensatz mithilfe einer vorläufigen Multi-Task-Feinabstimmung fein abgestimmt ist.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_148.wav
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2022.acl-long.468.sent_148
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Meanwhile, eighteen out of thirty two codes have less than five articles mentioned as relevant to at least one question.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Unterdessen enthalten 18 von 32 Kodizes weniger als fünf Artikel, die für mindestens eine Frage relevant sind
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_131.wav
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2022.acl-long.468.sent_131
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We collected thousands of questions annotated with categories, subcategories and legal references to relevant statutes.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Wir sammelten Tausende von Fragen, annotiert mit Kategorien, Unterkategorien und juristischen Verweisen auf relevante Statuten.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_138.wav
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2022.acl-long.468.sent_138
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Let's look at some characteristic of our dataset.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Schauen wir uns einige Merkmale aller Datensätze an.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_366.wav
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2022.acl-long.111.sent_366
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So to finetune a language model over ah this dataset will be ineffective.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Ein Sprachmodell über diesen Datensatz zu optimieren, wird also ineffektiv sein.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_115.wav
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2022.acl-long.468.sent_115
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Besides, statutory law is not a stack of independent articles that can be treated as a complete source of information on their own, unlike news or recipes, for example.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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Neben dem gesetzlichen Gesetz handelt es sich nicht um einen Stapel von unabhängigen Artikeln, die als komplette Informationsquelle auf eigene Faust wie Nachrichten oder Rezepte behandelt werden können.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_64.wav
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2022.acl-long.410.sent_64
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All right. So, the best approaches are often tree based model.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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In Ordnung, die besten Ansätze sind oft ein baumbasiertes Modell.
| 100
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_268.wav
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2022.acl-long.597.sent_268
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The left side is a commit message and the right side is the release notes.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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ist eine Kometenbotschaft und die rechte Seite ist die nicht Gründe
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_40.wav
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2022.acl-long.410.sent_40
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We add it to the next state to become a new quantity.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Wir fügen es der nächsten Stufe hinzu, um ein neuer Quant zu werden.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_205.wav
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2022.acl-long.567.sent_205
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For example, though it's not impossible, it is statistically less likely for plants to cut a man than a man to cut plants, and large vision and language models could pick up on this.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Zum Beispiel, obwohl es nicht unmöglich ist, ist es statistisch weniger wahrscheinlich, dass Pflanzen einen Menschen schneiden, als dass ein Mensch Pflanzen schneidet, und große Vision- und Sprachmodelle könnten das erkennen.
| 100
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_271.wav
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2022.acl-long.597.sent_271
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This can be regarded as a summarization task.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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Dies kann als Samanisierungsaufgabe betrachtet werden hoffentlich
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_77.wav
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2022.acl-long.410.sent_77
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So better language model has better language understanding abilities so that the number here is higher for Roberta and lower for BERT.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Ein besseres Sprachmodell hat also eine bessere Sprachverständnisfähigkeit, so dass die Zahl hier für Roberta höher und für Vögel niedriger ist.
| 75
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_308.wav
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2022.acl-long.597.sent_308
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Finally, we also calculate the specificity because ROUGE and BLEU cannot be calculated if the release notes are empty.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Schließlich korrelieren wir auch eine Spezifität. Da lus und blau nicht korreliert werden können, wenn die Rees-Notizen leer sind,
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_291.wav
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2022.acl-long.597.sent_291
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The classwise extractive then abstractive summarization model consists of two neural modules.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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extractive obstruktive einige resition moder besteht aus zwei neueren modellen ein
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_73.wav
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2022.acl-long.410.sent_73
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And we observe these two expressions actually have similar scores.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Und wir beobachten, dass diese beiden Ausdrücke tatsächlich ähnliche Werte haben.
| 100
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_225.wav
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2022.acl-long.567.sent_225
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For more metrics and results on them, do check out our paper.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Für mehr Metriken und Ergebnisse dazu. Lesen Sie unsere Zeitung.
| 95
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_33.wav
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2022.acl-long.410.sent_33
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So this makes the process more accurate.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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dass dies den Prozess genauer macht
| 100
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_223.wav
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2022.acl-long.567.sent_223
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Two of our most important evaluation metrics are the accuracy of the models in classifying image sentence pairs into captions and foils.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Zwei unserer wichtigsten Bewertungskriterien sind die Genauigkeit der Modelle bei der Klassifizierung von Bild-Satz-Paaren in Bildunterschriften und FOILs.
| 100
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_288.wav
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2022.acl-long.597.sent_288
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Also, the number of unique tokens is quite large at eight thousand eight hundred thirty thousand.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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die Anzahl der einzigartigen Token ist ziemlich groß bei achttausend achthundertdreißigtausend
| 50
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_307.wav
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2022.acl-long.597.sent_307
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This penalty results in a lower BLEU value in the experiment results described next.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Diese Buße führt zu einem unteren Bezirk. In den Ergebnissen des Experiments, die später beschrieben werden.
| 77
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_316.wav
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2022.acl-long.597.sent_316
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High coverage of CEAS can be achieved probably because the classifier can focus on selecting relevant commit messages for each class.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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hohe Abdeckung von Autos kann wahrscheinlich erreicht werden, weil der Crass-Fehler sich auf die Scting-Ereignis-Commit-Nachricht für jedes Gras konzentrieren kann viel
| 22
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_201.wav
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2022.acl-long.567.sent_201
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For example, in the case of the actions piece, we have two instruments, one in which the action verb is changed with a different action, and one in which actants are swapped.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Zum Beispiel haben wir im Fall des Aktionsstücks zwei Instrumente, eines, bei dem das Handlungsverb durch eine andere Handlung ersetzt wird, und eines, bei dem Akzente ausgetauscht werden.
| 70
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_307.wav
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2022.acl-long.597.sent_307
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This penalty results in a lower BLEU value in the experiment results described next.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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dies panay litt und über bio in den Ergebnissen des Experiments beschrieben
| 17
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_196.wav
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2022.acl-long.567.sent_196
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We target existence, plurality, counting, spatial relations, actions and entity coreference.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
Existenz Pluralität Zählen von räumlichen Beziehungen Aktionen und Entity Cor Reference
| 10
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_255.wav
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2022.acl-long.597.sent_255
|
The second is Glyph, recently announced in twenty twenty.
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human
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en
|
de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Die zweite ist Trauer. Dieser Eintrag wurde 2020 angekündigt.
| 32
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_69.wav
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2022.acl-long.410.sent_69
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So, in our prediction we find some of the intermediate values are actually negatives.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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In unserem Schutz stellen wir also fest, dass einige der Zwischenwerte tatsächlich negativ sind.
| 21
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_35.wav
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2022.acl-long.410.sent_35
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So, the expression is represented by e i j o p.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Der Ausdruck wird also durch eij op repräsentiert, wo wir Operatoren
| 50
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_104.wav
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2022.acl-long.468.sent_104
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But the majority of citizens have little to know knowledge about their rights and fundamental legal processes.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Die Mehrheit der Bürger hat jedoch wenig oder gar keine Kenntnisse über ihre Rechte und grundlegenden rechtlichen Verfahren.
| 100
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_101.wav
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2022.acl-long.468.sent_101
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Hi, my name is Antoine and I'm from Maastricht University.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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kommen danke mein name ist anton und ich m von mastick university ich
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_330.wav
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2022.acl-long.597.sent_330
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Please check out our dataset on GitHub.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Bitte schauen Sie sich unser J-Set auf GitHub an.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_136.wav
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2022.acl-long.468.sent_136
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And each articles comes with a concatenation of the subsequence heading in the structure of the law.
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human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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und jeder Artikel enthält eine Verkettung ihrer nachfolgenden Überschriften in der Rechtsstruktur.
| 81
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_87.wav
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2022.acl-long.410.sent_87
|
So, we can actually correlate this expression with the sentence here. Alright.
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human
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en
|
de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Also können wir diesen Ausdruck mit dem Satz hier korrelieren.
| 82
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_219.wav
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2022.acl-long.567.sent_219
|
Finetuning would only enable models to exploit artifacts or statistical biases in the data.
|
human
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en
|
de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Eine Feinabstimmung würde es Modellen nur ermöglichen, Artefakte oder statistische Verzerrungen in den Daten auszunutzen.
| 91
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_360.wav
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2022.acl-long.111.sent_360
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So a naive approach will be ah target task finetuning.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
ein naiver Ansatz wird ein tang-task fine tuning sein so
| 70
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_296.wav
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2022.acl-long.597.sent_296
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In this task, the direct correspondences between commit messages and release notes are not known.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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In dieser Dämmerung sind die direkten Korrespondenzen zwischen den Comit-Nachrichten und diesen Notizen nicht bekannt.
| 78
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_356.wav
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2022.acl-long.111.sent_356
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But if the dataset has five classes, FeSTE generates five new features.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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Wenn der Datensatz jedoch fünf Klassen hat, erzeugt er zuerst fünf neue Features,
| 90
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_411.wav
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2022.acl-long.111.sent_411
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For summing, FeSTE enables few shot enrichment from thirty five samples in our experiments.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass FAST eine kurzzeitige Anreicherung von 35 Proben in unserem Experiment ermöglicht.
| 65
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_51.wav
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2022.acl-long.410.sent_51
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So in the second step, we do the same thing, but the only difference is that we ah the only difference is one more quantities.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Im zweiten Schritt machen wir dasselbe, aber der einzige Unterschied ist, dass es eine Menge mehr ist.
| 95
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_329.wav
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2022.acl-long.597.sent_329
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Our experiments show that the proposed method generates less noisy release notes at higher coverage than the baselines.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Unser Experiment zeigt, daß die vorgeschlagene Methode bei einer höheren Abdeckung weniger laute Freisetzungsnoten erzeugt als die Basislinien.
| 90
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_263.wav
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2022.acl-long.597.sent_263
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With a limited applicability problem, we propose a high quality classwise summarization method using only commit messages as input.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Für das Problem der begrenzten Anwendbarkeit schlagen wir eine qualitativ hochwertige klassifizierte Zusammenfassungsmethode vor, die nur die Mitteilung des Ausschusses als Input verwendet.
| 80
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_128.wav
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2022.acl-long.468.sent_128
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Then we gathered legal questions with references to relevant statutes.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
Dann sammelten wir rechtliche Fragen mit Referenzen auf einschlägige Statuten.
| 95
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_286.wav
|
2022.acl-long.597.sent_286
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In the end, seven thousand two hundred repositories and eighty two thousand pieces of data were collected.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Am Ende wurden 7200 gebaute Datenspeicher und 82000 Daten gesammelt.
| 85
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_336.wav
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2022.acl-long.111.sent_336
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Feature generation using another data source may add substantial information.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
die Merkmalgenerierung (unter Verwendung einer anderen Datenquelle) kann wesentliche Informationen hinzufügen.
| 91
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_147.wav
|
2022.acl-long.468.sent_147
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And around eighty percent of these cited articles come from either the civil code, judicial codes, criminal investigation codes or penal codes.
|
human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
Und etwa 80 Prozent dieser zitierten Artikel stammen entweder aus dem Zivilgesetzbuch, dem Justizgesetzbuch, dem Strafgesetzbuch oder dem Strafgesetzbuch.
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_194.wav
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2022.acl-long.567.sent_194
|
Or do they focus on biases as shown by previous work?
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
konzentrieren sie sich auf Vorurteile, wie in früheren Arbeiten gezeigt wurde?
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_388.wav
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2022.acl-long.111.sent_388
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So the label vector in this case stays always ah which consists always with two classes.
|
human
|
en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Also der Etikett Vektor, in diesem Fall, bleibt immer, die besteht immer, mit zwei Klassen.
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_56.wav
|
2022.acl-long.410.sent_56
|
So the training procedure is similar to training a sequence to sequence model where we optimize the loss at each time step.
|
human
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en
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de
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iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Das Trainingsverfahren ähnelt dem Training eines Sequenz-zu-Sequenz-Modells, bei dem wir den Verlust bei jedem Zeitschritt optimieren.
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_339.wav
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2022.acl-long.111.sent_339
|
We need an automatic process which involves entity linking and text analysis to extract new features from the knowledge base's free text.
|
human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
, benötigen wir einen automatisierten Prozess, der Verknüpfung und Textanalyse beinhaltet, um neue Funktionen aus der Wissensdatenbank zu extrahieren.
| 90
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_322.wav
|
2022.acl-long.597.sent_322
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The reason for this model's reluctance is that in training data, only thirty three percent of the sentences are present in the features label and forty percent in the improvements label.
|
human
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en
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de
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iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
Der Grund für diese Modell-Zögerlichkeit ist, dass in Trainingsdaten nur 33% der Sätze in den Trümmern des Features und 40% in den Trümmern der Verbesserung vorhanden sind.
| 75
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_96.wav
|
2022.acl-long.410.sent_96
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And the last thing is that the underlying mechanism does not only apply to network problem solving tasks but also other tasks that involve multi step reasoning.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
die letzte Sache ist, dass der zugrunde liegende Mechanismus, der nicht nur auf Mitgliedsproblemlösungsaufgaben anwendbar ist, sondern auch die Aufgabe, die mehrstufige Argumentation Wir haben
| 96
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_276.wav
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2022.acl-long.597.sent_276
|
But the labels are not always consistent with each repository.
|
human
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en
|
de
|
iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
Aber die Larven stimmen nicht immer mit jedem Larvensamen überein.
| 36
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_81.wav
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2022.acl-long.410.sent_81
|
And here we also show the overall performance.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Und hier zeigen wir auch die Gesamtleistung.
| 97
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_212.wav
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2022.acl-long.567.sent_212
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If an NLI model predicts the foil to contradict or to be neutral with respect to the caption, we take this as an indicator of a valid foil.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Wenn ein NLI-Modell vorhersagt, dass der FOIL der Bildunterschrift widerspricht oder neutral ist, nehmen wir dies als Indikator für einen gültigen FOIL an.
| 73
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_393.wav
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2022.acl-long.111.sent_393
|
It ah it extracts the text from the knowledge base, which in this example is the abstract of the Wikipedia page.
|
human
|
en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Es extrahiert den Text aus der Wissensdatenbank, die in diesem Beispiel die Zusammenfassung der Wikipedia-Seite ist.
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_392.wav
|
2022.acl-long.111.sent_392
|
And then ah FeSTE executes entity linking phase.
|
human
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en
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de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
dann schnell ausgeführt in die Verbindungsphase.
| 0
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_121.wav
|
2022.acl-long.468.sent_121
|
In this work, we present a new French native citizen-centric dataset to study whether retrieval models can approximate the efficiency and reliability of a legal expert for the task of statutory article retrieval.
|
human
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en
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de
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iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
In dieser Arbeit präsentieren wir einen neuen französischen Bürgerzentrierten Datensatz, um zu untersuchen, ob das Abrufmodell die Effizienz und Zuverlässigkeit von Rechtsexperten für die Aufgabe
| 93
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_57.wav
|
2022.acl-long.410.sent_57
|
And here we also use this tau to represent when we should terminate this generation process.
|
human
|
en
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de
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iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
hier verwenden wir auch diesen Zug, um zu repräsentieren, wann wir diesen Generationsprozess beenden sollten und
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_301.wav
|
2022.acl-long.597.sent_301
|
The second method, method, which we call CAS-Multi, consists of four different seq2seq networks, each of which correspond to one of the fixed release note classes.
|
human
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en
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de
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iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Die zweite Methode, die wir C-E-A-S-mult nennen, besteht aus vier verschiedenen 6 - zu-6 - Netzwerken, die jeweils einer der Release-Note-Klassen entsprechen.
| 0
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_157.wav
|
2022.acl-long.468.sent_157
|
These embeddings typically result from a pooling operation on the output of a word embedding model.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
Diese Einbettungen ergeben sich in der Regel aus einer Aggregationsoperation auf der Ausgabe eines Wort-Einbettungsmodells.
| 63
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_401.wav
|
2022.acl-long.111.sent_401
|
We also, we also split each dataset into four folds and apply four folds cross validation.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
Außerdem wird jeder einzelne Datensatz in oder fällt aufteilen und Füße über die Validierung anwenden.
| 60
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_402.wav
|
2022.acl-long.111.sent_402
|
Then, we generate the new features and evaluate them using five evaluation classifiers.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
Dann generieren wir die neuen Features und bewerten sie mithilfe von fünf Bewertungsklassifikatoren.
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_374.wav
|
2022.acl-long.111.sent_374
|
In MTDNN, MTDNN maintains ah heads in the number of tasks in the training set.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
In leerer DNA, und leere DNA hält Köpfe bei der Anzahl der Aufgaben im Trainingssatz.
| 11
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_327.wav
|
2022.acl-long.597.sent_327
|
We have built a new dataset for automatic release note generation.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Wir haben ein neues J-Set für die automatische Generierung von Freisetzungsnotizen gebaut.
| 66
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_56.wav
|
2022.acl-long.410.sent_56
|
So the training procedure is similar to training a sequence to sequence model where we optimize the loss at each time step.
|
human
|
en
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de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
Das Trainingsverfahren ähnelt dem Training eines Sequenz-zu-Sequenz-Modells, bei dem wir den Verlust bei jedem Zeitschritt optimieren.
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_141.wav
|
2022.acl-long.468.sent_141
|
The lengthiest one being up to five thousand seven hundred and ninety words.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
längste bis zu 5790 Wörter beträgt.
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_215.wav
|
2022.acl-long.567.sent_215
|
Therefore, as a third measure for generating valid foils, we employ human annotators to validate the data used in VALSE.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
als dritte Maßnahme für die Erzeugung gültiger Folien verwenden wir menschliche Annotatoren, um die verwendeten Daten zu validieren beinhaltet
| 75
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_394.wav
|
2022.acl-long.111.sent_394
|
Then it reformulated the task into a pairwise sentence classification task.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
Dann reformulierte es die Aufgabe in eine Pille senden piaclassifizierung Aufgabe
| 30
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_194.wav
|
2022.acl-long.567.sent_194
|
Or do they focus on biases as shown by previous work?
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
konzentrieren sie sich auf Vorurteile, wie in früheren Arbeiten gezeigt um mehr
| 90
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_105.wav
|
2022.acl-long.468.sent_105
|
As a result, many vulnerable citizens who cannot afford the costly assistance of a legal expert are left unprotected or, worst, exploited.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=2
|
Infolgedessen sind viele gefährdete Bürger, die sich die kostspielige Hilfe eines Rechtsanwalts nicht leisten können, ungeschützt oder, schlimmer noch, ausgebeutet.
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_207.wav
|
2022.acl-long.567.sent_207
|
First, we make use of strong language models to propose foils.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
wir starke Sprachmodelle, um Folien vorzuschlagen
| 100
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_333.wav
|
2022.acl-long.111.sent_333
|
And I will present our paper, Few-Shot Tabular Data Enrichment Using Fine-Tuned Transformers Architectures.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
ich werde unser Papier einige kurze Registerkarten präsentieren, die mit Intune-Transformatoren-Architektur bereichert sind Analysiert
| 79
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_347.wav
|
2022.acl-long.111.sent_347
|
And and the text of the entities of the knowledge base is extracted and added to the dataset.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
und der Text der Entitäten der Wissensdatenbank wird extrahiert und dem Datensatz hinzugefügt
| 80
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_413.wav
|
2022.acl-long.111.sent_413
|
And it keeps the head of ah of the model.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
und es hält den Kopf des Modells aber
| 75
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_281.wav
|
2022.acl-long.597.sent_281
|
Commit messages are not tied to each release.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
Commit-Nachrichten sind nicht an jede Veröffentlichung gebunden, wie im Bild unten gezeigt.
| 58
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_68.wav
|
2022.acl-long.410.sent_68
|
And this dataset is challenging because the author tried to manually ah adding something to confuse the NLP model like such as adding irrelevant information and extra quantities.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
Zustand sagte, ist herausfordernd, weil der Autor versuchte, manuell etwas hinzuzufügen, um das nabi-Modell zu verwirren, wie das Hinzufügen von evaluument-Informationen und zusätzlichen Mengen
| 84
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_355.wav
|
2022.acl-long.111.sent_355
|
So, FeSTE generates two new features.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
so schnell neue Funktionen generieren
| 1
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_133.wav
|
2022.acl-long.468.sent_133
|
The remaining references were matched and converted to the corresponding article ids from our corpus.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
Die verbleibenden Referenzen wurden verglichen und in den entsprechenden Artikel umgewandelt. Ideen aus „Orcopus“
| 81
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_17.wav
|
2022.acl-long.410.sent_17
|
So, traditional sequence to sequence model convert the expression to a specific sequence for generation.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
zu versuchen traditionelle Sequenz zu Sequenz mehr, um den Ausdruck in eine bestimmte Sequenz für die Generation zu konvertieren
| 50
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_23.wav
|
2022.acl-long.410.sent_23
|
So here the good thing is that it actually gives us this binary tree structure, and it is um but actually it is quite counterintuitive because we generate the operator first and then at the end we generate the quantities.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=21
|
Das Gute daran ist, dass es uns tatsächlich diese binäre, wahre Struktur gibt. Und das ist es, aber eigentlich widerspricht es der Intuition, denn wir generieren zuerst den Operator und dann generieren wir am Ende die Mengen. Und die
| 46
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_385.wav
|
2022.acl-long.111.sent_385
|
Here is the our input dataset which consists of entities, features, text and classes.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=22
|
ist unser Inputataset, das aus Intoties-Funktionen Texte und Klassen besteht und
| 50
| |
data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_162.wav
|
2022.acl-long.468.sent_162
|
Siamese, which uses a unique word embedding model that maps the query and article together in a shared dense vector space, and two-tower, which uses two independent word embedding models that encode the query and article separately into different embedding spaces.
|
human
|
en
|
de
|
iwslt23:ACL
|
task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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Siamese, das ein einzigartiges Wort-Einbettungsmodell verwendet, das Anfrage und Artikel zusammen in einem gemeinsamen, dichten Vektorraum kartografiert. Und Two Towers, das zwei unabhängige Wort-Einbettungsmodelle verwendet, die den Querian-Artikel separat in verschiedene Einbettungsräume kodieren.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_5.wav
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2022.acl-long.410.sent_5
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So this figure is taken from the PaLM paper where they perform prompting to solve the network problem in the few shot learning scenario.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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so dass diese Zahl aus dem Pel-Papier genommen wird, wo sie auffordern, das Metallproblem in wenigen kurzen Lernvorgängen zu lösen.
| 64
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_395.wav
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2022.acl-long.111.sent_395
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Applied the language model to the new task and the output likelihood for each class.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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, Anwendung des Sprachmodells auf die neue Aufgabe und die Ausgabewahrscheinlichkeit für jede Klasse.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_154.wav
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2022.acl-long.468.sent_154
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The main problem with these approaches is that they can only retrieve articles that contain keywords present in the query.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Das Hauptproblem bei diesen Ansätzen besteht darin, dass sie nur Artikel abrufen können, die Schlüsselwörter enthalten, die in der Abfrage vorhanden sind.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_309.wav
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2022.acl-long.597.sent_309
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A higher specificity means that the model correctly outputs an empty text in cases where the release notes assume empty.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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bedeutet eine hohe Spezifität, dass die Modelläußerungen leere Taktiken sind. In Fällen, in denen die Noten der Rees leer sind.
| 78
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_32.wav
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2022.acl-long.410.sent_32
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So, here we actually generate the whole expression directly rather than generating a single operators or quantities.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Hier erzeugen wir also den ganzen Ausdruck direkt, anstatt einzelne Operatoren oder Größen zu erzeugen.
| 100
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_25.wav
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2022.acl-long.410.sent_25
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So here if we look at this expression, eight times three plus three is actually generated twice, but in fact we should reuse the results.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=2
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Also hier, wenn wir uns diesen Ausdruck ansehen, 8 mal 3 plus 3, wird er tatsächlich zweimal erzeugt. Aber in der Tat sollten wir die Ergebnisse wiederverwenden.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_371.wav
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2022.acl-long.111.sent_371
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When you finetune the language model over the n minus one datasets.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=21
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mehrere Aufgaben, Wenn wir das Sprachmodell über n Gramm abgestimmt haben, gibt es einen Datensatz.
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data/acl6060/2/acl_6060/eval/segmented_wavs/gold/sent_232.wav
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2022.acl-long.567.sent_232
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From the coreference piece, we find out that tracing multiple references to the same object in an image by using pronouns is also difficult for vision and language models.
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human
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en
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de
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iwslt23:ACL
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task=multilingual.year=2023.sys_id=22
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dem Referenzstück erfahren wir, dass das Verfolgen mehrerer Verweise auf dasselbe Objekt in einem Bild mithilfe von Pronomen auch für Vision- und Sprachmodelle schwierig ist.
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End of preview. Expand
in Data Studio
Metrics-Shared Task IWSLT 2026 Train and Dev Set
This dataset contains the train and dev sets for the Speech Translation Metrics Shared Task at IWSLT 2026. More details about the shared task can be found on the IWSLT website.
The dataset is primarily designed for research in speech translation quality estimation.
Task Goal
Given a speech sample and a system-generated translation, the goal is to estimate a score that reflects the translation quality.
Dataset Splits
train
Contains a mix of:
- IWSLT 2023 human annotations (details IWSLT 2023)
- Previous and following segments can be inferred from the
doc_idfeature. - Human evaluators considered context of one previous and one following segment.
- Previous and following segments can be inferred from the
- WMT 2024 human annotations (details WMT 2024)
- Evaluated on segmented audio. The information on previous/following segments is not available.
- WMT 2025 human annotations (details WMT 2025)
- Evaluated on segmented audio. The information on previous/following segments is not available.
train_synthetic
Contains:
- SpeechQE data (details SpeechQE)
- Based on Common Voice.
- Automatically annotated (synthetic scores).
dev
Contains:
- IWSLT 2025 ACL Talks human annotations (details IWSLT 2025)
- Previous and following segments can be inferred from the
doc_idfeature. - Human evaluators considered context of one previous and one following segment.
- Previous and following segments can be inferred from the
Features
| Column | Type | Description |
|---|---|---|
audio |
Audio |
The speech waveform of the segment |
audio_path |
string |
Path to the audio file |
doc_id |
string |
Unique identifier for the segment/document |
src_text |
string |
Source text |
src_text_system |
string |
Source text system (e.g. human, ASR model) |
src_lang |
string |
Source language code (e.g., en) |
tgt_text |
string |
Target text translation |
tgt_lang |
string |
Target language code (e.g., de) |
domain |
string |
Domain or dataset source |
tgt_system |
string |
Target system or model used for translation |
score |
float64 |
Human or synthetic evaluation score (0–1) |
Dataset Card Contact
Maike Züfle @maikezu
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