Blame for README.md

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title: nl2bash-pt, explorador da medição de erro de tradução
sdk: gradio
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app_file: app.py
pinned: false
thumbnail: https://huggingface.co/spaces/guicybercode/nl2bash-pt-explorer/resolve/main/capa.png
short_description: 200 linhas rotuladas, filtros por fonte e classe
tags:
- nl2bash
- portuguese
- bash
- translation-quality
datasets:
- guicybercode/nl2bash-pt
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# nl2bash-pt: explorador da medição de erro de tradução

Antes de treinar com o `guicybercode/nl2bash-pt`, vale ver que tipo de erro de tradução ele tem. Este Space mostra as 200 linhas da amostra rotulada, com filtros por fonte e classe de erro.

```python
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("guicybercode/nl2bash-pt", split="train")
```

Os números do topo são o texto de `resultados.txt`, sem alteração. A tabela permite filtrar
por fonte (nl2bash, nl2sh-alfa) e por classe (OK, ERRO_LEVE, ERRO_GRAVE) e mostra o original
em inglês, a tradução, o comando e a classe.

Método: 200 linhas aleatórias do split train (seed 42), rótulos automatizados, sem revisão
linha a linha. A fronteira entre erro leve e grave é subjetiva. A amostra não diz nada sobre
cada linha individual.

## Arquivos

- `app.py`: interface.
- `dados/amostra_rotulada.csv`: as 200 linhas com fonte, original, tradução, comando, classe e motivo.
- `dados/resultados.txt`: saída da análise.

## Créditos e licença

Adaptação em PT-BR de NL2Bash (dados em MIT; Lin et al., LREC 2018,
https://github.com/TellinaTool/nl2bash) e NL2SH-ALFA (MIT; MIT-ALFA, NAACL 2025,
https://huggingface.co/datasets/westenfelder/NL2SH-ALFA). O NL2SH-ALFA agrega fontes com
licenças diversas, entre elas tldr-pages (CC BY 4.0, com atribuição obrigatória) e fontes sem
licença declarada. Não foi possível determinar quais linhas vieram de qual fonte.

Licença do Space: ainda não declarada. As linhas vindas de tldr-pages exigem atribuição (CC BY 4.0).