README.md

metadata

license: apache-2.0
task_categories:
  - text-generation
language:
  - ru
tags:
  - language
size_categories:
  - 100K<n<1M

Dataset: RuGECv1 (Russian Grammatical Error Correction)

This dataset contains 707,261 parallel examples specifically curated for training Grammatical Error Correction (GEC) models for the Russian language. The dataset follows an instruction-tuning format, making it suitable for fine-tuning instruction-following language models.

Dataset Structure

Each example contains the following fields:

Field	Type	Description
input	string	Source text containing grammatical, spelling, punctuation, or stylistic errors.
output	string	Corrected version of the text.
instruction	string	Fixed instruction 'Lec.' (abbreviation for Linguistic Error Correction), following the Alpaca instruction format.
source	int64	Numerical identifier indicating the data source.

Data Characteristics

• Size: 707,261 sentence pairs
• Text Length: Variable, with inputs ranging
• Language: Russian exclusively
• Format: Instruction-following (Alpaca-style)
• Domain: Mixed-domain including academic texts, technical documentation, medical literature, and general prose

Error Types Covered

The dataset includes diverse grammatical and stylistic errors commonly found in Russian text:

1. Verb Errors

   • Aspect misuse: "ложить" → "класть" / "положить"
   • Conjugation errors: "будуш" → "буду"
   • Tense agreement: "пришли" → "пришло"

2. Agreement Errors

   • Noun-adjective agreement: "красивая платье" → "красивое платье"
   • Subject-verb agreement: "Девочка играют" → "Девочка играет"

3. Case Usage Errors

   • Prepositional case: "о друга" → "о друге"
   • Genitive case constructions

4. Spelling Errors

   • Common misspellings: "здраствуйте" → "здравствуйте"
   • Typos and orthographic mistakes

5. Punctuation & Spacing

   • Extra spaces: "хлеб ." → "хлеб."
   • Comma placement and other punctuation marks

6. Stylistic Improvements

   • Word choice refinement: "данный" → "этот"
   • Sentence restructuring for clarity
   • Removal of redundant phrases

7. Colloquial/Non-standard Forms

   • Non-standard pronouns: "ихний" → "их"
   • Informal constructions → formal equivalents

Example Samples

Here are representative examples from the dataset:

Input (Erroneous)	Output (Corrected)	Error Type
"Он ложить книгу на стол."	"Он кладет книгу на стол."	Verb aspect error
"Я будуш делать задание завтра."	"Я буду делать задание завтра."	Spelling / conjugation
"Это моя лучшая друзья."	"Это моя лучшая подруга."	Gender / number agreement
"Мы договорились встретиться через пол часа."	"Мы договорились встретиться через полчаса."	Compound word spacing

Format Compatibility

The dataset is provided in Parquet format and is compatible with:

• Hugging Face Datasets library
• PyTorch and TensorFlow data pipelines
• Instruction-tuning frameworks (Alpaca, Supervised Fine-Tuning)
• Most modern NLP training setups

Citation & Usage

When using this dataset, please acknowledge its contribution to Russian NLP resources. The dataset is particularly valuable due to the relative scarcity of large-scale, high-quality Russian GEC datasets.

---

Датасет: RuGECv1 (Исправление грамматических ошибок на русском языке)

Этот датасет содержит 707 261 пару примеров, специально подобранных для обучения моделей исправления грамматических ошибок (Grammatical Error Correction, GEC) для русского языка. Датасет соответствует формату обучения с инструкциями, что делает его подходящим для дообучения языковых моделей.

Структура датасета

Каждый пример содержит следующие поля:

Поле	Тип	Описание
input	string	Исходный текст, содержащий грамматические, орфографические, пунктуационные или стилистические ошибки.
output	string	Исправленная версия текста.
instruction	string	Фиксированная инструкция 'Lec.' (сокращение от Linguistic Error Correction), согласно формату Alpaca.
source	int64	Числовой идентификатор, указывающий на источник данных.

Характеристики данных

• Размер: 707 261 пар предложений
• Длина текста: Переменная, с исходными текстами различной длины
• Язык: Только русский
• Формат: Обучение с инструкциями (Alpaca-style)
• Предметная область: Смешанная, включает академические тексты, техническую документацию, медицинскую литературу и др.

Типы покрываемых ошибок

Датасет включает разнообразные грамматические и стилистические ошибки, часто встречающиеся в русском тексте:

1. Ошибки в глаголах

   • Неправильный вид: "ложить" → "класть" / "положить"
   • Ошибки в спряжении: "будуш" → "буду"
   • Согласование времен: "пришли" → "пришло"

2. Ошибки согласования

   • Согласование существительного и прилагательного: "красивая платье" → "красивое платье"
   • Согласование подлежащего и сказуемого: "Девочка играют" → "Девочка играет"

3. Ошибки в использовании падежей

   • Предложный падеж: "о друга" → "о друге"
   • Конструкции родительного падежа

4. Орфографические ошибки

   • Распространенные опечатки: "здраствуйте" → "здравствуйте"
   • Опечатки и орфографические ошибки

5. Пунктуация и пробелы

   • Лишние пробелы: "хлеб ." → "хлеб."
   • Расстановка запятых и других знаков препинания

6. Стилистические улучшения

   • Уточнение выбора слов: "данный" → "этот"
   • Перестройка предложений для ясности
   • Удаление избыточных фраз

7. Разговорные/нестандартные формы

   • Нестандартные местоимения: "ихний" → "их"
   • Неформальные конструкции → формальные эквиваленты

Примеры из датасета

Вот репрезентативные примеры из датасета:

Ввод (с ошибкой)	Вывод (исправленный)	Тип ошибки
"Он ложить книгу на стол."	"Он кладет книгу на стол."	Ошибка в виде глагола
"Я будуш делать задание завтра."	"Я буду делать задание завтра."	Орфография / спряжение
"Это моя лучшая друзья."	"Это моя лучшая подруга."	Согласование по роду / числу
"Мы договорились встретиться через пол часа."	"Мы договорились встретиться через полчаса."	Пробел в сложном слове

Совместимость формата

Датасет предоставлен в формате Parquet и совместим с:

• Библиотекой Hugging Face Datasets
• Конвейерами данных PyTorch и TensorFlow
• Фреймворками обучения с инструкциями (Alpaca, Supervised Fine-Tuning)
• Большинством современных NLP

Цитирование и использование

При использовании этого датасета, пожалуйста, укажите на него ссылку.