Update README.md

README.md

@@ -10,7 +10,7 @@ task_categories:
 ---
 
 # Dataset Card for CSC
-
+中文拼写纠错数据集
 - **Repository:** https://github.com/shibing624/pycorrector
 
 ## Dataset Description
@@ -19,13 +19,13 @@ Chinese Spelling Correction (CSC) is a task to detect and correct misspelled cha
 
 CSC is challenging since many Chinese characters are visually or phonologically similar but with quite different semantic meanings.
 
-SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集(27万条)，是通过原始SIGHAN13、14、15年数据集和Wang271K数据集格式转化后得到，json格式，带错误字符位置信息。
+中文拼写纠错数据集，共27万条，是通过原始SIGHAN13、14、15年数据集和Wang271k数据集合并整理后得到，json格式，带错误字符位置信息。
 
 
 ### Original Dataset Summary
 
-- test.json 和 dev.json 为 **SIGHAN数据集**， 包括SIGHAN13 14 15，来自 [官方csc.html](http://nlp.ee.ncu.edu.tw/resource/csc.html) ，文件大小：339K，4千条。
-- train.json 为 **Wang271K数据集**，包括 Wang271K ，来自 [Automatic-Corpus-Generation dimmywang提供](https://github.com/wdimmy/Automatic-Corpus-Generation/blob/master/corpus/train.sgml) ，文件大小：93M，27万条。
+- test.json 和 dev.json 为 **SIGHAN数据集**， 包括SIGHAN13 14 15，来自 [官方csc.html](http://nlp.ee.ncu.edu.tw/resource/csc.html) ，文件大小：339kb，4千条。
+- train.json 为 **Wang271k数据集**，包括 Wang271k ，来自 [Automatic-Corpus-Generation dimmywang提供](https://github.com/wdimmy/Automatic-Corpus-Generation/blob/master/corpus/train.sgml) ，文件大小：93MB，27万条。
 
 如果只想用SIGHAN数据集，可以这样取数据：
 ```python
@@ -39,6 +39,7 @@ print(test_ds[0])
 ```
 
 ### Supported Tasks and Leaderboards
+中文拼写纠错任务
 
 The dataset designed for csc task training pretrained language models.
 
@@ -80,53 +81,6 @@ An example of "train" looks as follows:
 |---------------|------:|--:|--:|
 | CSC        | 251835条 | 27981条 | 1100条 |
 
-## Dataset Creation
-
-### Curation Rationale
-
-[More Information Needed]
-
-### Source Data
-
-#### Initial Data Collection and Normalization
-
-[More Information Needed]
-
-#### Who are the source language producers?
-
-[More Information Needed]
-
-### Annotations
-
-#### Annotation process
-
-[More Information Needed]
-
-#### Who are the annotators?
-
-[More Information Needed]
-
-### Personal and Sensitive Information
-
-[More Information Needed]
-
-## Considerations for Using the Data
-
-### Social Impact of Dataset
-
-
-### Discussion of Biases
-
-[More Information Needed]
-
-### Other Known Limitations
-
-## Additional Information
-
-### Dataset Curators
-
-[More Information Needed]
-
 ### Licensing Information
 
 The dataset is available under the Apache 2.0.