Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
source
large_stringlengths
4
91
target
large_stringlengths
5
92
source_row_index
int64
0
1.37k
flags_fired
large_stringclasses
2 values
Mr Tanaka is not a student.
မစ္စတာတာနာခါဟာ ကျောင်းသား မဟုတ်ပါဘူး။
0
null
My father is a teacher.
အဖေက ကျောင်းဆရာပါ။
1
null
There is no school.
ကျောင်းပိတ်တယ်။
2
null
It was sunny in Tokyo.
တိုကျိုမှာ နေသာတယ်။
3
null
There is a tree in the park.
ပန်းခြံမှာ သစ်ပင်တွေ ရှိတယ်။
4
null
Where is Mr Tanaka?
မစ္စတာတာနာခါ ဘယ်မှာ ရှိသလဲ။
5
flag_punctuation_mismatch
I do not have any money.
ပိုက်ဆံ မရှိဘူး။
6
null
There is a book on the desk.
စာရေးခုံပေါ်မှာ စာအုပ် ရှိတယ်။
7
null
There is a bag under the desk.
စာရေးခုံအောက်မှာ လွယ်အိတ် ရှိတယ်။
8
null
There is a notebook in the bag.
အိတ်ထဲမှာ မှတ်စုစာအုပ် ရှိတယ်။
9
null
Mr Yamada is to the right of Mr Tanaka.
မစ္စတာတာနာခါရဲ့ ညာဘက်မှာ မစ္စတာယာမာဒါ ရှိတယ်။
10
null
Ms Kimura is to the left of Mr Tanaka.
မစ္စတာတာနာခါရဲ့ ဘယ်ဘက်မှာ မစ္စတာခိမုရ ရှိတယ်။
11
null
There is a cat in front of the house.
အိမ်ရဲ့ အရှေ့မှာ ကြောင် ရှိတယ်။
12
flag_near_duplicate_field1
There is a car behind the house.
အိမ်ရဲ့ အနောက်ဘက်မှာ ကား ရှိတယ်။
13
null
The postbox is across the street from our house.
စာတိုက်ပုံးက အိမ်နဲ့ မျက်နှာချင်းဆိုင်မှာ ရှိတယ်။
14
null
Mr Yamada is outside the classroom.
မစ္စတာယာမာဒါက စာသင်ခန်းရဲ့ အပြင်မှာ ရှိတယ်။
15
null
There is a park in front of the house.
အိမ်ရဲ့ အရှေ့က ပန်းခြံပါ။
16
null
The school is near the house.
ကျောင်းက အိမ်နားမှာပါ။
17
null
The book is in the bag.
စာအုပ်က လွယ်အိတ်ထဲမှာပါ။
18
null
This is my pen.
ကျွန်တော့်ဘောပင်က ဒီဟာပါ။
19
null
Where is the Japanese classroom?
ဂျပန်စာစာသင်ခန်းက ဘယ်မှာလဲ။
20
flag_punctuation_mismatch
When is that newspaper from?
အဲဒါ ဘယ်တုန်းက သတင်းစာလဲ။
21
flag_punctuation_mismatch
There is a new computer in the classroom.
စာသင်ခန်းမှာ ကွန်ပျူတာအသစ် ရှိတယ်။
22
null
There is a small dog in the box.
သေတ္တာပုံးထဲမှာ ခွေးသေးသေးလေး ရှိတယ်။
23
null
Mr Tanaka is an energetic person.
မစ္စတာတာနာခါဟာ တက်တက်ကြွကြွရှိတဲ့လူ ဖြစ်တယ်။
24
null
What kind of film is it?
ဘယ်လိုရုပ်ရှင်မျိုးလဲ။
25
flag_punctuation_mismatch
It's an old Japanese film.
ဂျပန်ရဲ့ ရုပ်ရှင်ကားဟောင်းပါ။
26
flag_punctuation_mismatch
Which shoes are you going to buy?
ဘယ်လိုဖိနပ်မျိုးကို ဝယ်မလဲ။
27
flag_punctuation_mismatch
That is the Japanese dictionary.
ဂျပန်စာအဘိဓာန်က အဲဒါပါ။
28
null
Mr Tanaka's bag is there.
မစ္စတာတာနာခါရဲ့ အိတ်က အဲဒီမှာ ရှိတယ်။
29
flag_punctuation_mismatch
Our teacher is over there.
အဲဒီစာအုပ်က ကျွန်တော့်ဟာပါ။
30
null
That book is mine.
ဟိုမှာ ဆရာ ရှိတယ်။
31
null
That big bag is mine.
အဲဒီအိတ်ကြီးက ကျွန်တော့်ဟာပါ။
32
null
Excuse me, where is the toilet?
တစ်ဆိတ်လောက် မေးပါရစေ၊ အိမ်သာက ဘယ်နားမှာပါလဲ။
33
flag_punctuation_mismatch
Whose bag is that?
အဲဒီအိတ်က ဘယ်သူ့ဟာလဲ။
34
flag_punctuation_mismatch
That is Mr Tanaka's.
အဲဒါ မစ္စတာတာနာခါရဲ့ ဥစ္စာပါ။
35
flag_punctuation_mismatch
Where is the teacher's car?
ဆရာ့ကားက ဘယ်မှာလဲ။
36
flag_punctuation_mismatch
There are seven pieces of cake.
ကိတ်မုန့် ခုနစ်ခု ရှိတယ်။
37
null
How much is this ballpoint pen?
ဒီဘောပင် ဘယ်လောက်လဲ။
38
flag_punctuation_mismatch
I will buy ten stamps and three postcards.
တံဆိပ်ခေါင်း ဆယ်ခုနဲ့ ပို့စကတ် သုံးခု ဝယ်မယ်။
39
null
There are two dictionaries and one magazine on the teacher's desk.
ဆရ့ာရဲ့ စာကြည့်စားပွဲပေါ်မှာ အဘိဓာန် နှစ်အုပ်နဲ့ မဂ္ဂဇင်း တစ်အုပ် ရှိတယ်။
40
flag_punctuation_mismatch
How many handkerchiefs are there?
အဲဒီမှာ လက်ကိုင်ပဝါ ဘယ်နှထည် ရှိသလဲ။
41
flag_punctuation_mismatch
It is five o'clock now.
အခု ငါးနာရီ ထိုးပြီ။
42
flag_punctuation_mismatch
What time is it now?
အခု ဘယ်နှနာရီ ဘယ်နှမိနစ် ရှိပြီလဲ။
43
flag_punctuation_mismatch
It is 10.51 right now.
ဆယ်နာရီ ငါးဆယ့်တစ်မိနစ်ပါ။
44
null
What's the date today?
ဒီနေ့ ဘာလ ဘာရက်လဲ။
45
flag_punctuation_mismatch
There is a TV next to the piano.
တီဗွီက စန္ဒရားဘေးမှာ ရှိတယ်။
46
null
Class will finish in the morning tomorrow.
မနက်ဖန် နေ့လယ်ဆို အတန်း ပြီးပြီ။
47
null
I go to school every day.
နေ့တိုင်း ကျောင်းသွားတယ်။
48
null
Mr Tanaka studies at the library, but I study at home.
မစ္စတာတာနာခါက စာကြည့်တိုက်မှာ စာဖတ်ပေမဲ့ ကျွန်တော်ကတော့ အိမ်မှာပဲ ဖတ်တယ်။
49
null
I studied yesterday.
မနေ့တုန်းက ကျွန်တော် စာဖတ်တယ်။
50
null
I will go home.
အိမ်ပြန်မယ်။
51
null
No, I won't go.
ဟင့်အင်း၊ မသွားဘူး။
52
flag_punctuation_mismatch
Mr Tanaka drinks Coca-Cola.
မစ္စတာတာနာခါ ကိုကာကိုလာ သောက်တယ်။
53
null
I will send a letter to Mr Tanaka.
မစ္စတာတာနာခါဆီကို စာပို့မယ်။
54
null
I will lend money to Mr Yamada.
မစ္စတာယာမာဒါကို ပိုက်ဆံချေးမယ်။
55
null
I will teach Ms Kimura English.
မစ္စတာခိမုရကို အင်္ဂလိပ်စာ သင်တယ်။
56
null
I will borrow money from Mr Yamada.
မစ္စတာယာမာဒါဆီက ပိုက်ဆံချေးတယ်။
57
null
I will put a book on the desk.
စာရေးခုံပေါ်မှာ စာအုပ် ထားတယ်။
58
null
I wake up at 7.30.
ကျွန်တော် ခုနစ်နာရီခွဲမှာ အိပ်ရာထတယ်။
59
null
I will go to sleep at 11.00.
ဆယ့်တစ်နာရီမှာ အိပ်တယ်။
60
null
I play tennis on Sundays.
တနင်္ဂနွေနေ့မှာ တင်းနစ်ရိုက်တယ်။
61
null
When do you play tennis?
ဘယ်တော့ တင်းနစ်ရိုက်မလဲ။
62
flag_punctuation_mismatch
I watched a film.
ရုပ်ရှင်ကြည့်ခဲ့တယ်။
63
null
I travelled during summer vacation.
ကျွန်တော် နွေရာသီပိတ်ရက်မှာ ခရီးထွက်တယ်။
64
null
We will have a party for Mr Yamada's birthday.
မစ္စတာယာမာဒါရဲ့ မွေးနေ့ကျရင် ပါတီလုပ်မယ်။
65
flag_punctuation_mismatch
My family's dog is big.
ကျွန်တော့်အိမ်က ခွေးက ကြီးတယ်။
66
flag_punctuation_mismatch
The dog next door is not very big.
ဘေးအိမ်က ခွေးက အကောင်မကြီးဘူး။
67
null
It is not cold today.
ဒီနေ့ မအေးဘူး။
68
null
Is Japanese food spicy?
ဂျပန်က ဟင်းတွေက စပ်သလား။
69
flag_punctuation_mismatch
No, it is not spicy.
ဟင့်အင်း၊ မစပ်ပါဘူး။
70
null
Is it cold outside?
အပြင်မှာ အေးလား။
71
flag_punctuation_mismatch
How is Japanese food?
ဂျပန်ဟင်းလျာတွေကို ဘယ်လို သဘောရသလဲ။
72
flag_punctuation_mismatch
This bag was expensive.
ဒီအိတ်ကို ဈေးကြီးကြီး ပေးခဲ့ရတယ်။
73
null
The food at the party was not very good.
ပါတီက ဟင်းတွေ စားလို့မကောင်းဘူး။
74
null
How was yesterday's film?
မနေ့ကရုပ်ရှင် ဘယ်လိုနေလဲ။
75
flag_punctuation_mismatch
My room is not that large.
ကျွန်တော့်အခန်းက သိပ် မကျယ်ဘူး။
76
null
I feel very tired.
အရမ်း ပင်ပန်းတယ်။
77
null
I didn't get very tired.
သိပ် မပင်ပန်းခဲ့ဘူး။
78
flag_punctuation_mismatch
There aren't a lot of tall buildings around here.
ဒီနားမှာ အဆောက်အအုံ ခပ်မြင့်မြင့်တွေ မရှိဘူး။
79
flag_punctuation_mismatch
There is a good store in front of the station.
ဘူတာရှေ့မှာ ဆိုင်ကြီးဆိုင်ကောင်းတွေ ရှိတယ်။
80
null
This room is very quiet.
ဒီအခန်းက အရမ်း တိတ်ဆိတ်တဲ့ အခန်းပါ။
81
null
Your clothes are beautiful.
အင်္ကျီလေးက လှတယ်နော်။
82
null
Mr Tanaka is tall.
မစ္စတာတာနာခါက အရပ်ရှည်တယ်။
83
null
My throat hurts from yesterday.
ကျွန်တော် မနေ့ကတည်းက လည်ချောင်းနာနေတယ်။
84
null
Does your head hurt?
ခေါင်းကိုက်လား။
85
flag_punctuation_mismatch
No, it doesn't hurt.
ဟင့်အင်း၊ မကိုက်ဘူး။
86
flag_punctuation_mismatch
Roads in this town are narrow.
ဒီမြို့က လမ်းကျဉ်းတယ်။
87
null
The colours in this picture are very beautiful.
ဒီပန်းချီက အရောင်လှတယ်။
88
null
I am not good at singing (a song).
ကျွန်တော် သီချင်းဆို ညံ့တယ်။
89
flag_punctuation_mismatch
Mr Yamada's father works hard.
မစ္စတာယာမာဒါရဲ့ အဖေက အရမ်း အလုပ်လုပ်တယ်။
90
flag_punctuation_mismatch
Mr Yamada's father is a doctor.
မစ္စတာယာမာဒါရဲ့ အဖေက ဆရာဝန်ပါ။
91
flag_punctuation_mismatch
Please do not forget the homework.
အိမ်စာလုပ်ဖို့ မမေ့ပါစေနဲ့။
92
null
We can study here.
ဒီမှာ စာဖတ်လို့ရတယ်။
93
null
I think that person is a Japanese teacher.
အဲဒီလူက ဂျပန်စာဆရာ ဖြစ်မယ် ထင်တယ်။
94
null
This is the tape I bought yesterday.
ဒါ မနေ့က ဝယ်ခဲ့တဲ့ တိတ်ခွေပါ။
95
null
When you do not know the way, please call and ask.
လမ်း မသိခဲ့ရင် ဖုန်းဆက်မေးပါ
96
null
Mr Kobayashi is wearing a blue shirt.
မစ္စတာခိုဘာယာရှိက အပြာရောင်ရှပ်အင်္ကျီကို ဝတ်ထားတယ်။
97
null
It was written in the letter.
စာထဲမှာ ရေးထားတယ်။
98
null
After eating, we brush our teeth.
ထမင်းစားပြီးရင် သွားတိုက်တယ်။
99
null
End of preview. Expand in Data Studio

talpco-mya-bitextmining

Deduplicated copy of kornwtp/talpco-mya-bitextmining, part of the SEA-BED data-quality work.

  • Source dataset: kornwtp/talpco-mya-bitextmining
  • Deduplicated on: 2026-09-04
  • Task type: bitext_mining
  • Splits: train

What changed

Duplicate (source, target) pairs collapsed to one row, and per-side duplicate sources/targets collapsed so the split has a retrieval ceiling of 1.0 on both sides. Every removed row was an exact duplicate after normalization; no row was removed for being low quality.

Row counts and the exact policy used are recorded in bitext_mining_dedup_summary.csv in the analysis repo. This dataset is not identical to the published SEA-BED data -- scores computed on it are not directly comparable to published SEA-BED numbers.

Downloads last month
14