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The dataset generation failed because of a cast error
Error code:   DatasetGenerationCastError
Exception:    DatasetGenerationCastError
Message:      An error occurred while generating the dataset

All the data files must have the same columns, but at some point there are 1 new columns ({'Os marinheiros cavalgaram a brisa para longe das rochas.'}) and 1 missing columns ({'Nossos amigos não compram essa análise, muito menos a próxima que propomos.'}).

This happened while the csv dataset builder was generating data using

hf://datasets/dlb/plue/datasets/CoLA/dev.tsv (at revision 1f39e3a385764e96c884b5e7d7d5726c9c26bd73)

Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1831, in _prepare_split_single
                  writer.write_table(table)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 644, in write_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2272, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2218, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              gj04: string
              1: int64
              Unnamed: 2: string
              Os marinheiros cavalgaram a brisa para longe das rochas.: string
              -- schema metadata --
              pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 801
              to
              {'gj04': Value('string'), '1': Value('int64'), 'Unnamed: 2': Value('string'), 'Nossos amigos não compram essa análise, muito menos a próxima que propomos.': Value('string')}
              because column names don't match
              
              During handling of the above exception, another exception occurred:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1456, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1055, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 894, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 970, in _download_and_prepare
                  self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1702, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1833, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
              datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
              
              All the data files must have the same columns, but at some point there are 1 new columns ({'Os marinheiros cavalgaram a brisa para longe das rochas.'}) and 1 missing columns ({'Nossos amigos não compram essa análise, muito menos a próxima que propomos.'}).
              
              This happened while the csv dataset builder was generating data using
              
              hf://datasets/dlb/plue/datasets/CoLA/dev.tsv (at revision 1f39e3a385764e96c884b5e7d7d5726c9c26bd73)
              
              Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

gj04
string
1
int64
Unnamed: 2
null
Nossos amigos não compram essa análise, muito menos a próxima que propomos.
string
gj04
1
null
Mais uma pseudo generalização e estou desistindo.
gj04
1
null
Mais uma pseudo generalização ou estou desistindo.
gj04
1
null
Quanto mais estudamos verbos, mais loucos eles ficam.
gj04
1
null
Dia após dia, os fatos estão ficando mais obscuros.
gj04
1
null
Vou te preparar uma bebida.
gj04
1
null
Fred regou as plantas.
gj04
1
null
Bill tossiu ao sair do restaurante.
gj04
1
null
Estamos dançando a noite toda.
gj04
1
null
Herman martelou o metal.
gj04
1
null
Os críticos riram da peça fora do palco.
gj04
1
null
O lago congelou sólido.
gj04
1
null
Bill saiu da sala.
gj04
1
null
O jardineiro regou as flores.
gj04
1
null
O jardineiro regou as flores.
gj04
1
null
Bill quebrou a banheira em pedaços.
gj04
1
null
Bill quebrou a banheira.
gj04
1
null
Beberam o bar seco.
gj04
0
null
Eles beberam o pub.
gj04
1
null
O professor nos convenceu a estupor.
gj04
0
null
O professor nos falou.
gj04
1
null
Nós gritamos roucos.
gj04
0
null
Nós gritamos a nós mesmos.
gj04
0
null
Nós gritamos Harry rouco.
gj04
1
null
Harry tossiu em um ataque.
gj04
0
null
Harry tossiu.
gj04
0
null
Harry nos tossiu em um ataque.
gj04
1
null
Bill seguiu a estrada para a floresta.
gj04
1
null
Dirigimos a Highway 5 de SD para SF.
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1
null
Fred acompanhou o vazamento até a fonte.
gj04
1
null
John dançou valsas do outro lado da sala.
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1
null
Bill urinou pela janela.
gj04
1
null
Bill tossiu pela janela.
gj04
1
null
Bill sangrou no chão.
gj04
1
null
O banheiro vazou pelo chão para a cozinha abaixo.
gj04
1
null
Bill comeu do chão.
gj04
1
null
Bill bebeu da mangueira.
gj04
1
null
Este metal martela facilmente.
gj04
1
null
Eles o fizeram presidente.
gj04
1
null
Eles o deixaram com raiva.
gj04
0
null
Eles o fizeram ficar com raiva ao fazê-lo.
gj04
0
null
Eles fizeram com que ele se tornasse presidente, tornando-o.
gj04
0
null
Eles o deixaram exausto.
gj04
1
null
Eles o transformaram em um monstro.
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1
null
O carrinho retumbou através do túnel.
gj04
1
null
A carroça retumbou na estrada.
gj04
1
null
As balas passaram assobiando pela casa.
gj04
1
null
O candidato à substituição do joelho gemeu pelas escadas.
gj04
0
null
O carro buzinou na estrada.
gj04
0
null
O cachorro latiu para fora da sala.
gj04
1
null
O cachorro latiu para sair da sala.
gj04
1
null
Bill assobiou pela casa.
gj04
1
null
A bruxa desapareceu na floresta.
gj04
1
null
Bill desapareceu na estrada.
gj04
0
null
A bruxa entrou na floresta desaparecendo.
gj04
1
null
A bruxa entrou na floresta e assim desapareceu.
gj04
1
null
O prédio é alto e largo.
gj04
0
null
O prédio é alto e alto.
gj04
1
null
Este edifício é mais alto e mais largo que esse.
gj04
1
null
Este edifício ficou mais alto e mais largo que aquele.
gj04
1
null
Este edifício ficou mais alto e mais alto.
gj04
0
null
Este edifício é cada vez mais alto.
gj04
0
null
Este edifício tem mais do que aquele.
gj04
0
null
Este edifício é mais do que aquele.
gj04
1
null
Bill flutuou na caverna.
gj04
0
null
Bill flutuou na caverna por horas.
gj04
0
null
Bill empurrou Harry do sofá por horas.
gj04
1
null
Bill flutuou rio abaixo por horas.
gj04
1
null
Bill flutuou rio abaixo.
gj04
1
null
Bill empurrou Harry ao longo da trilha por horas.
gj04
1
null
Bill empurrou Harry pela trilha.
gj04
1
null
A estrada ziguezagueou morro abaixo.
gj04
1
null
A corda se estendia sobre a polia.
gj04
1
null
Os pesos esticaram a corda sobre a polia.
gj04
1
null
Os pesos mantiveram a corda esticada sobre a polia.
gj04
1
null
Sam se libertou.
gj04
1
null
Sam ficou livre cortando o dedo.
gj04
1
null
Bill chorou até dormir.
gj04
0
null
Bill chorou Sue para dormir.
gj04
1
null
Bill se espremeu pelo buraco.
gj04
1
null
Bill cantou para dormir.
gj04
1
null
Bill apertou o boneco pelo buraco.
gj04
1
null
Bill cantou Sue para dormir.
gj04
0
null
O elevador caiu no chão.
gj04
1
null
Se o telefone tocasse, poderia soar bobo.
gj04
0
null
Ela gritou rouca.
gj04
0
null
Ted chorou para dormir.
gj04
1
null
O tigre sangrou até a morte.
gj04
1
null
Ele tossiu acordado e todos ficamos muito felizes, principalmente Sierra.
gj04
1
null
John tossiu acordado, esfregando o nariz e xingando baixinho.
gj04
1
null
John tossiu acordado na margem do lago onde ele e Bill brincavam.
gj04
1
null
Ron bocejou acordado.
gj04
1
null
Ela tossiu acordada quando a folha caiu no nariz.
gj04
1
null
O verme se contorceu no tapete.
gj04
1
null
O chocolate derreteu no tapete.
gj04
0
null
A bola se soltou.
gj04
1
null
Bill se soltou.
gj04
1
null
Aliza torceu o dente.
gj04
1
null
O volante giratório descentralizado se soltou.
cj99
1
null
Quanto mais você come, menos você quer.
cj99
1
null
Se você comer mais, você quer correspondentemente menos.
End of preview.

PLUE

Portuguese translation of the GLUE benchmark, SNLI, and Scitail using OPUS-MT model and Google Cloud Translation.

The language data in PLUE is Brazilian Portuguese (BCP-47 pt-BR)

Citation Information

@misc{Gomes2020,
  author = {GOMES, J. R. S.},
  title = {PLUE: Portuguese Language Understanding Evaluation},
  year = {2020},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/jubs12/PLUE}},
  commit = {CURRENT_COMMIT}
}

Contributions

Thanks to @ju-resplande for adding this dataset.

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Models trained or fine-tuned on dlb/plue