Datasets:
text
stringlengths 4
320
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é ɖò ayìjúnjɔ́n elle est assis |
mí ɖò ayìjúnjɔ́n nous sommes assis |
e ɖo azɔmɛ elle est à l'école |
mí ɖo azɔmɛ nous sommes à l'école |
e ɖo xwe gbe elle est à la maison |
e su ayihɔn a demain matin |
e wá gbɛ ɖo elle est née à |
un wá gbɛ ɖo je suis est née à |
kɔvɛ̀ covè |
e xwè elle va à |
mí xwè nous allons à |
yin tɔn wɛ̀ c'est à moi |
é yètɔn wɛ̀ c'est à lui |
mitɔn wɛ̀ c'est à vous |
yin tɔn wɛ̀ çà m'appartient |
é yètɔn wɛ̀ çà lui appartient |
mítɔn wɛ̀ çà nous appartient |
mɛ ɖo kwɛ qui a de l'argent |
mi kú d'ázɔ̆ merci à vous |
nabi mi sa à combien vendez-vous |
nu tɔ ce a mon père |
nǔtɛ́ wa a ɖe ɖo qu'est-ce que tu fais à |
nǔtɛ́ wa mí ɖe ɖo qu'est-ce que nous faisons à |
un lin nuɖe a ɖɔ ɔ kpɔn j'ai pensé à ce que tu as dit |
un xwe je vais à |
mí xwe nous allons à |
e xwe elle va à |
xwe nabi wɛ à ɖo quel âge as-tu |
xwe nabi wɛ é ɖo quel âge a-t-il |
xwe nabi wɛ é ɖo quel âge a-t-elle |
xwe nabi wɛ mi ɖo quel âge avez-vous |
dɔn ɛ dó dò abaisse-le |
e sɔ́ éɖéé hwè elle s'est rabaissée |
mí sɔ́ míɖéé hwè nous nous sommes rabaissés |
gbɛ̀ cé lɛ́ ɖò yiyi tɛ mi wɛ̀ mes camarades m'abandonnent |
azɔn zin i d'ɛ́ il est très abattu par la maladie |
jijɔhɔn cyɔn toxo ɔ l'orage s'est abattu sur la ville |
lanmɛ ce tlú je suis abattu |
lanmɛ ce tlú je suis abattue |
wùtú cé tlú je suis abattue |
tlú kan nú mì m'a abattu |
e fyɔ́n elle a pressé |
nùtítɛ́ abcès |
nùtítɛ́ cè mon abcès |
é zɛ̀ elle a incisé |
nù tɛ́ mì j'ai un abcès |
nùtítɛ́ ɔ́ wú sìn l'abcès a éclaté |
wiin ɔ l'abeille |
folo ɔ la fleur |
bi wɛ gble c'est tout abîmé |
é fɛ́n logomɛ il a la hanche abîmée |
kɛkɛ ɔ le vélo |
mi ma hɛn kɛkɛ ɔ gble o n'abîmez pas le vélo |
é nɔ́ y'àvĭ il pleure |
mi nɔ́ y'àvĭ vous pleurez |
é ɖɔ́ kanjɔ soò il urine du sang abondamment |
é nɔ́ y'àvĭ yoò il pleure abondamment |
é nɔ́ y'àvĭ clɛclɛ̀ elle pleure abondamment |
jì pluie |
jì ɔ́ ɖò funfun wɛ̀ wɔwɔ̀ la pluie fine tombe abondamment |
tɔ ɖò flíflɛ́ wɛ̀ le fleuve coule abondamment |
e flá'yĭ il y en a en abondance |
nù nyɔ́ n'í vininì qu'il ait en abondance |
un wá bó nú lɛngbɔ́ lɛ́ ná mɔ̀ gbɛ̀ bó ná mɔ̀ gbɛ dó gbɛ jí moi je suis venu pour que les brebis aient la vie et qu'elles l'aient en abondance |
nu ce mɛ nɔ jí atán je ressens une abondante salivation |
wulɛkpa salle de bain |
xó tɔ́n vɛ́ wŭ ă il est d'un abord facile |
e jɛ̀ age ɖe ɔ jí il a abordé l'autre rive |
mɛ ɖokpó sɛ́ yá mì quelqu'un m'a abordé |
ali chemin |
dèkánmɛ̀ dèkànmè |
avùn élɔ́ nɔ́ gbó dín ce chien aboie beaucoup |
e glɔ́n jí il s'est abrité contre la pluie |
nɔ bɛ yɛ̀ abrite le soleil |
un jɛ do tɔ̀n je regrette son absence |
hweɖĕbùnu chaque fois |
é ɖò xwé ă il est absent |
mi ɖò xwé ă vous êtes absents |
a wà fí ɔ́ si tu viens ici |
kpódó et |
nɔ cé ma mère |
ɖò xwé ă sont absents |
azɔmɛvi écolière |
azɔmɛvi ɖagbe bon écolière |
azɔmɛ l'école |
un gɔ̀n xwé je me suis absenté de la maison |
mí gɔ̀n xwé nous nous sommes absentés de la maison |
un tɔ́n je suis sorti |
e tɔ́n il est sorti |
mi tɔ́n vous êtes sortis |
un na tɔ́n je vais sortir |
mí na tɔ́n nous allons sortir |
a jlŏ dóó à est-ce que tu y tiens absolument |
un ma ɖi xɛsi nú nùɖé je ne crains rien |
mí ma ɖi xɛsi nú nùɖé nous ne craignons rien |
ajòtɔ́ lɛ́ les voleurs |
ajòtɔ́ voleuse |
é gú mɛ hú gbo'jɔ́ il est absolument inutile |
e jɛ́n nɛ́ absolument |
e jɛ́n nɛ́ c'est absolument celà |
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in Dataset Viewer.
Dataset origin: https://github.com/bonaventuredossou/ffr-v1
Description
The authors of the dataset provide a description in the following PDFs: here and here.
Citation
@inproceedings{emezue-dossou-2020-ffr,
title = "{FFR} v1.1: {F}on-{F}rench Neural Machine Translation",
author = "Emezue, Chris Chinenye and
Dossou, Femi Pancrace Bonaventure",
editor = "Cunha, Rossana and
Shaikh, Samira and
Varis, Erika and
Georgi, Ryan and
Tsai, Alicia and
Anastasopoulos, Antonios and
Chandu, Khyathi Raghavi",
booktitle = "Proceedings of the Fourth Widening Natural Language Processing Workshop",
month = jul,
year = "2020",
address = "Seattle, USA",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2020.winlp-1.21",
doi = "10.18653/v1/2020.winlp-1.21",
pages = "83--87",
abstract = "All over the world and especially in Africa, researchers are putting efforts into building Neural Machine Translation (NMT) systems to help tackle the language barriers in Africa, a continent of over 2000 different languages. However, the low-resourceness, diacritical, and tonal complexities of African languages are major issues being faced. The FFR project is a major step towards creating a robust translation model from Fon, a very low-resource and tonal language, to French, for research and public use. In this paper, we introduce FFR Dataset, a corpus of Fon-to-French translations, describe the diacritical encoding process, and introduce our FFR v1.1 model, trained on the dataset. The dataset and model are made publicly available, to promote collaboration and reproducibility.",
}
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