Dataset Viewer (First 5GB)
Auto-converted to Parquet Duplicate
input
stringlengths
9
47
output
listlengths
1
10
count
int64
1
10
この [---]さいご
[ "最後", "最期" ]
2
アンパサンドの [---]きげん
[ "起源" ]
1
個々の人が行う言語 [---]かつどう
[ "活動" ]
1
他にも同 [---]ちいき
[ "地域" ]
1
AFPBB 2011年01月26日 2017年2月6日 [---]えつらん
[ "閲覧" ]
1
その変化の [---]そくど
[ "速度" ]
1
言語はもともといくつかの [---]そご
[ "祖語" ]
1
語族に [---]ぶんるい
[ "分類" ]
1
初期にはピジン [---]げんご
[ "言語" ]
1
やがて語彙が増え言語として [---]せいちょう
[ "成長" ]
1
つまり幼いころから主にその言語を話して [---]そだつ
[ "育っ" ]
1
にその土地の言葉と全く異なる言語を文章語として採用している [---]せかい
[ "世界" ]
1
p69 [---]とりかい
[ "鳥飼" ]
1
フランス語を [---]こうよう
[ "公用" ]
1
文字の認識には左 [---]ぼうすい
[ "紡錘" ]
1
日本の人口に基づいて [---]かんがえる
[ "考え" ]
1
学校教育では [---]にっぽん
[ "日本" ]
1
4世と [---]せだい
[ "世代" ]
1
太平洋戦争の終結 [---]いぜん
[ "以前" ]
1
一種の母音 [---]ちょうわ
[ "調和" ]
1
朝鮮語との [---]かんけい
[ "関係" ]
1
この過程で南方へ [---]おいやる
[ "追いやら" ]
1
この過程で南方へ追いやられる形となった日琉語族 [---]わしゃ
[ "話者" ]
1
語彙のうち [---]かんじ
[ "漢字" ]
1
五十 [---]おんず
[ "音図" ]
1
発音の [---]しょうさい
[ "詳細" ]
1
の後のら行は英語のに近い音を [---]もちいる
[ "用いる" ]
1
現代日本語でも語種を [---]わご
[ "和語" ]
1
摩擦音化規則で上に [---]あげる
[ "挙げ" ]
1
アクセント核まで [---]たいら
[ "平ら" ]
1
私は本を [---]よむ
[ "読み", "読む", "読もう", "読ん" ]
4
事実上は文の [---]しゅご
[ "主語" ]
1
太字はそれぞれの句の [---]しゅよう
[ "主要" ]
1
並立の [---]かんけい
[ "関係" ]
1
文節/連文節どうしの関係を表した [---]がいねん
[ "概念" ]
1
本が [---]おおい
[ "多い" ]
1
などの [---]せいぶん
[ "成分" ]
1
後者に限って [---]しゅうしょく
[ "修飾" ]
1
自立語の後に [---]せつじ
[ "接辞" ]
1
但し『ナ』はもと一 [---]にんしょう
[ "人称" ]
1
オノマトペ自体は多くの [---]げんご
[ "言語" ]
1
など動詞を基にした [---]けいしき
[ "形式" ]
1
これを語彙体系と称するrefなどを [---]さんしょう
[ "参照" ]
1
平成十六年新潟県中越 [---]じしん
[ "地震" ]
1
国教廃止条例 [---]はんたい
[ "反対" ]
1
実際にはこれら以外にも [---]いっぱん
[ "一般" ]
1
一般的な [---]ぶんしょう
[ "文章" ]
1
日本語の [---]たんじゅん
[ "単純" ]
1
現代日本語の敬語に [---]とくちょう
[ "特徴" ]
1
日本語では自分の [---]みうち
[ "身内" ]
1
誰かを [---]ひくめる
[ "低め" ]
1
実際の [---]げんご
[ "原語", "言語" ]
2
実際の言語生活に [---]てらす
[ "照らし" ]
1
このような敬意表現の [---]じゅうよう
[ "重要" ]
1
以下においては各分野に分類して [---]きじゅつ
[ "記述" ]
1
の区別を [---]しめす
[ "示し", "示す" ]
2
の寿命は [---]みじかい
[ "短い", "短く" ]
2
江戸では18世紀 [---]なかごろ
[ "中頃" ]
1
室町時代末期のキリシタン [---]しりょう
[ "資料" ]
1
活用の種類および活用形は [---]きほん
[ "基本" ]
1
文末が連体形で [---]むすぶ
[ "結ば" ]
1
形容動詞および多くの助 [---]どうし
[ "動詞" ]
1
のような語形で [---]もちいる
[ "用い" ]
1
近代以前には [---]とぼしい
[ "乏しい" ]
1
など外来語に由来するものは近代 [---]いこう
[ "以降" ]
1
道教などについて漢文を [---]よむ
[ "読む" ]
1
11世紀の『源氏物語』などの物語作品群で頂点を [---]むかえる
[ "迎え" ]
1
で始まる『枕草子』の文体は [---]てんけい
[ "典型" ]
1
とりわけ戦国時代には中央の支配力が弱まり [---]ちほう
[ "地方" ]
1
京都のことばを中心に据えながらも九州方言を多数採録した『日葡 [---]じしょ
[ "辞書" ]
1
ウムイを [---]あつめる
[ "集め" ]
1
奈良時代 [---]いらい
[ "以来" ]
1
明治時代に山の手言葉を基礎にした言葉が日本語の [---]ひょうじゅん
[ "標準" ]
1
同趣の [---]うんどう
[ "運動" ]
1
内容は創見に [---]みちる
[ "満ち" ]
1
台湾や朝鮮 [---]はんとう
[ "半島" ]
1
現在の中国 [---]とうほく
[ "東北" ]
1
に代表される [---]おんがく
[ "音楽" ]
1
鹿児島 [---]ほうげん
[ "方言" ]
1
これらは特に [---]けんちょ
[ "顕著" ]
1
大量の母音脱落により閉音節を多く [---]もつ
[ "持っ" ]
1
日本 [---]ほうそう
[ "包装", "放送", "法曹" ]
3
『俊頼 [---]ずいのう
[ "髄脳" ]
1
あらゆる [---]たちば
[ "立場" ]
1
人々の言語習慣の違いを如実に [---]しめす
[ "示す" ]
1
井上史雄の分類に [---]そくする
[ "即し" ]
1
の後や単独で記号などを組み合わせた「(^_^)」のような顔 [---]もじ
[ "文字" ]
1
1970年代から1994年の25 [---]ねんかん
[ "年間" ]
1
対照 [---]げんご
[ "言語" ]
1
日本語成立由来という観点からの研究も [---]そんざい
[ "存在" ]
1
日本語は [---]めいせき
[ "明晰" ]
1
10世紀初頭に編纂された『新撰字鏡』は伝本が存する最古の漢和 [---]じしょ
[ "辞書" ]
1
同書の和訓に付された豊富な声点により [---]いんせい
[ "院政" ]
1
和訳に通俗語も含めた国語辞書『 [---]かがく
[ "下学" ]
1
室町期の『節用集』を元にして多数の [---]じしょ
[ "辞書" ]
1
語釈を付した初の [---]きんだい
[ "近代" ]
1
やさしい [---]にっぽん
[ "日本" ]
1
日本語学校-日本語教師-日本語 [---]きょういく
[ "教育" ]
1
日本語教育- [---]ぶんか
[ "文化" ]
1
それらの [---]そうご
[ "相互" ]
1
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kana-kanji-context

Japanese kana-to-kanji conversion dataset with context for disambiguation.

Overview

Metric Value
Total entries 77,277,970
File size ~7.4GB
Format JSONL

Data Format

{
  "input": "神経 [---]かがく",
  "output": ["科学"],
  "count": 1
}
{
  "input": "この [---]さいご",
  "output": ["最後", "最期"],
  "count": 2
}

Fields

Field Description
input Context + [---] + reading (hiragana)
output Correct kanji candidates (max 10)
count Number of candidates

Context Rules

  • Max 30 characters before the target word
  • Stops at punctuation (。、!? etc.)
  • Minimum 2 characters

Conjugation Handling

Readings match the actual surface form, not the dictionary form:

Surface Reading Dictionary Form
愛し あいし 愛する
化し かし 化する
走っ はしっ 走る

Usage

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("katsukiono/kana-kanji-context")

for item in dataset["train"][:3]:
    print(f"{item['input']}{item['output']}")

Examples

Context Reading Output
神経 [---] かがく 科学
パリ市立工業 [---] かがく 化学
ベルシー [---] こうえん 公園
劇団などの [---] こうえん 公演
交通 [---] きかん 機関
ある [---] きかん 期間

License

CC BY-SA 4.0 (Wikipedia source)

Source

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