Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
sent_id
large_stringlengths
14
14
tok_id
int64
1
324
word
large_stringlengths
1
42
pos_tag
large_stringclasses
35 values
lemma
large_stringlengths
0
36
gender
large_stringclasses
4 values
number
large_stringclasses
3 values
tense
large_stringclasses
4 values
aspect
large_stringclasses
12 values
modality
large_stringclasses
15 values
case
large_stringclasses
10 values
polarity
large_stringclasses
2 values
ml_pos_0000001
1
കന്യാസ്ത്രീയാകാൻ
VERB_INF
ആകുക
purposive
ml_pos_0000001
2
ആഗ്രഹിച്ച
VERB_ADJPTCP
ആഗ്രഹിക്കുക
Past
ml_pos_0000001
3
യുവതി
NOUN_COM
യുവതി
Sing
Nom
ml_pos_0000001
4
പിന്നീട്
ADV
പിന്നീട്
ml_pos_0000001
5
പോൺ
NOUN_COM
ml_pos_0000001
6
താരമായി
ADV
ആയി
ml_pos_0000001
7
മാറിയ
VERB_ADJPTCP
മാറുക
Past
ml_pos_0000001
8
സംഭവം
NOUN_COM
സംഭവം
Sing
Nom
ml_pos_0000001
9
വാർത്തകളിൽ
NOUN_COM
വാർത്ത
Plur
Loc
ml_pos_0000001
10
ഇടംപിടിച്ചു
VERB_FIN
പിടിക്കുക
Past
ml_pos_0000001
11
.
SYM
.
ml_pos_0000002
1
ഭാരത
NOUN_PROP
ഭാരതം
ml_pos_0000002
2
-
SYM
-
ml_pos_0000002
3
പാകിസ്താൻ
NOUN_PROP
പാകിസ്താൻ
Sing
Nom
ml_pos_0000002
4
അതിർത്തിയിൽ
NOUN_COM
അതിർത്തി
Sing
Loc
ml_pos_0000002
5
വീണ്ടും
ADV
വീണ്ടും
ml_pos_0000002
6
വെടിവെപ്പുണ്ടാവുകയും
VERB_INF
ഉം
ml_pos_0000002
7
ഒരു
NUM_CARD
ഒരു
ml_pos_0000002
8
ബി
NOUN_PROP
ബി
Sing
Nom
ml_pos_0000002
9
.
SYM
.
ml_pos_0000002
10
എസ്
NOUN_PROP
എസ്
Sing
Nom
ml_pos_0000002
11
.
SYM
.
ml_pos_0000002
12
എഫ്
NOUN_PROP
എഫ്
Sing
Nom
ml_pos_0000002
13
.
SYM
.
ml_pos_0000002
14
ജവാൻ
NOUN_COM
ജവാൻ
Sing
Nom
ml_pos_0000002
15
കൊല്ലപ്പെടുകയും
VERB_INF
ഉം
ml_pos_0000002
16
ചെയ്തു
VERB_FIN
ചെയ്യുക
Past
ml_pos_0000002
17
.
SYM
.
ml_pos_0000003
1
എഴുന്നേറ്റുനിന്ന്
VERB_CONJPTCP
നിൽക്കുക
Past
ml_pos_0000003
2
കുനിഞ്ഞ്
VERB_CONJPTCP
കുനിയുക
Past
ml_pos_0000003
3
താഴെ
NOUN_LOCTIME
താഴെ
Sing
Nom
ml_pos_0000003
4
വെച്ചിരിക്കുന്ന
VERB_ADJPTCP
ഇരിക്കുക
Pres
ml_pos_0000003
5
വെള്ളം
NOUN_COM
വെള്ളം
Sing
Nom
ml_pos_0000003
6
സ്ട്രോ
NOUN_COM
സ്ട്രോ
ml_pos_0000003
7
ഉപയോഗിച്ച്
VERB_CONJPTCP
ഉപയോഗിക്കുക
Past
ml_pos_0000003
8
കുടിക്കുന്നത്
VERB_FIN
കുടിക്കുക
Sing
Pres
Nom
ml_pos_0000003
9
എക്കിൾ
NOUN_COM
എക്കിൾ
Sing
Nom
ml_pos_0000003
10
മാറാനുള്ള
ADJ
ഉള്ള
ml_pos_0000003
11
ഏറ്റവും
INTENS
ഏറ്റവും
ml_pos_0000003
12
ഫലപ്രദമായ
ADJ
ആയ
ml_pos_0000003
13
മാർഗമാണ്
VERB_FIN
ആണ്
ml_pos_0000003
14
.
SYM
.
ml_pos_0000004
1
എക്കിൾ
NOUN_COM
എക്കിൾ
Sing
Nom
ml_pos_0000004
2
മാറാൻ
VERB_INF
മാറാൻ
Sing
Nom
ml_pos_0000004
3
പ്രയാസം
NOUN_COM
പ്രയാസം
Sing
Nom
ml_pos_0000004
4
നേരിടുന്നവർ
NOUN_COM
ml_pos_0000004
5
തീർച്ചയായും
ADV
ആയുക
Fut
ml_pos_0000004
6
ഈ
DET_DEM
ഈ
ml_pos_0000004
7
രീതി
NOUN_COM
രീതി
Sing
Nom
ml_pos_0000004
8
പരീക്ഷിച്ചു
VERB_CONJPTCP
പരീക്ഷിക്കുക
Past
ml_pos_0000004
9
നോക്കേണ്ടതാണ്
VERB_FIN
നോക്കുക
imperative
ml_pos_0000004
10
.
SYM
.
ml_pos_0000005
1
ബലിയർപ്പണത്തിനായി
ADV
ആയി
Dat
ml_pos_0000005
2
ബലിപീഠത്തിലെത്തുമ്പോൾ
VERB_COND
എത്തുക
Loc
ml_pos_0000005
3
മറ്റാരോടെങ്കിലും
NOUN_COM
ml_pos_0000005
4
ക്ഷമിക്കാനുണ്ടെങ്കിൽ
VERB_COND
എങ്കിൽ
Fut
ml_pos_0000005
5
ബലിവസ്തുക്കൾ
NOUN_COM
വസ്തു
Plur
Nom
ml_pos_0000005
6
അവിടെ
ADV
അവിടെ
ml_pos_0000005
7
സമർപ്പിച്ച്
VERB_CONJPTCP
സമർപ്പിക്കുക
Past
ml_pos_0000005
8
പശ്ചാത്തപിച്ചശേഷം
VERB_COND
ml_pos_0000005
9
മാത്രമേ
POSTP
മാത്രം
Sing
Voc
ml_pos_0000005
10
ബലി
NOUN_COM
ബലി
Sing
Nom
ml_pos_0000005
11
അർപ്പിക്കാവൂ
VERB_FIN
ml_pos_0000005
12
.
SYM
.
ml_pos_0000006
1
അല്ലാത്തപക്ഷം
CONJ_SUBORD
അക്ഷം
Sing
Nom
ml_pos_0000006
2
ആ
DET_DEM
ആ
ml_pos_0000006
3
ബലിയർപ്പണം
NOUN_COM
അർപ്പണം
Sing
Nom
ml_pos_0000006
4
ദൈവം
NOUN_COM
ദൈവം
Sing
Nom
ml_pos_0000006
5
സ്വീകരിക്കുന്നതല്ല
NEG
അല്ല
Pres
Neg
ml_pos_0000006
6
.
SYM
.
ml_pos_0000007
1
ഒരു
NUM_CARD
ഒരു
ml_pos_0000007
2
വിശ്വാസി
NOUN_COM
വിശ്വാസി
Sing
Nom
ml_pos_0000007
3
എന്ന
QUOT
എന്ന
ml_pos_0000007
4
നിലയിൽ
NOUN_COM
നില
Sing
Loc
ml_pos_0000007
5
നൂറാവർത്തിയെങ്കിലും
NOUN_COM
എങ്കിലും
ml_pos_0000007
6
വൈദികർ
NOUN_COM
ml_pos_0000007
7
ബലിപീഠത്തിൽ
NOUN_COM
ബലിപീഠം
Sing
Loc
ml_pos_0000007
8
നിന്നുകൊണ്ട്
VERB_CONJPTCP
കൊണ്ട്
ml_pos_0000007
9
ഈ
DET_DEM
ഈ
ml_pos_0000007
10
വചനം
NOUN_COM
വചനം
Sing
Nom
ml_pos_0000007
11
ആഹ്വാനം
NOUN_COM
ആഹ്വാനം
Sing
Nom
ml_pos_0000007
12
ചെയ്യുന്നത്
VERB_FIN
ചെയ്യുക
Sing
Pres
Nom
ml_pos_0000007
13
നാം
PRON_PERS
നാം
Plur
Nom
ml_pos_0000007
14
കേട്ടിട്ടുണ്ട്
VERB_FIN
ഉണ്ട്
Past
ml_pos_0000007
15
.
SYM
.
ml_pos_0000008
1
കോഴിക്കോട്
NOUN_PROP
കോഴിക്കോട്
Sing
Nom
ml_pos_0000008
2
ജില്ലയിലെ
NOUN_COM
അയിലെ
Sing
Nom
ml_pos_0000008
3
ആയഞ്ചേരിയിൽ
NOUN_PROP
അഞ്ചേരി
Sing
Loc
ml_pos_0000008
4
സ്കൂൾ
NOUN_COM
സ്കൂൾ
Sing
Nom
ml_pos_0000008
5
ഉച്ചഭക്ഷണ
ADJ
ഭക്ഷണം
ml_pos_0000008
6
വിതരണം
NOUN_COM
വിതരണം
Sing
Nom
ml_pos_0000008
7
കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ
VERB_INF
മാക്കാൻ
Sing
Nom
ml_pos_0000008
8
സർക്കാർ
NOUN_COM
സർക്കാർ
Sing
Nom
ml_pos_0000008
9
നടപടികൾ
NOUN_COM
നടപടി
Plur
Nom
ml_pos_0000008
10
ആരംഭിച്ചു
VERB_FIN
ആരംഭിക്കുക
Past
ml_pos_0000008
11
.
SYM
.
ml_pos_0000009
1
കഴിഞ്ഞ
ADJ
കഴിയുക
Past
ml_pos_0000009
2
ദിവസം
NOUN_COM
ദിവസം
Sing
Nom
ml_pos_0000009
3
പൊതുവിദ്യാഭ്യാസ
ADJ
വിദ്യാഭ്യാസ
Sing
Nom
ml_pos_0000009
4
സെക്രട്ടറിയുടെ
NOUN_COM
സെക്രട്ടറി
Gen
End of preview. Expand in Data Studio

Malayalam Syntactic Feature Dataset

A large word-level resource for Malayalam syntax and morphology: 1,901,014 words in 152,454 sentences. Every word has a part-of-speech tag, its lemma (dictionary form), and seven grammatical features: gender, number, tense, aspect, modality, case and polarity.

Malayalam is strongly agglutinative. A single written word such as വാർത്തകളിൽ ("in the news reports") packs together a stem (വാർത്ത), plural number and locative case. This dataset unpacks that information into clean, separate columns. It's ready for training and evaluating part-of-speech taggers, morphological analysers, lemmatisers and feature predictors, and for linguistic study of Malayalam grammar at scale.

Sentences 152,454
Words (tokens) 1,901,014
Unique word forms 278,052
Unique lemmas 40,284
Part-of-speech tags 35
Grammatical features 7

Columns

Column Description
sent_id Identifier of the sentence the word belongs to (ml_pos_0000001, …).
tok_id Position of the word within its sentence, starting at 1. Together with sent_id, it lets you rebuild every sentence in order.
word The word exactly as it appears in the sentence.
pos_tag The word's part-of-speech tag: its grammatical category and syntactic role (see Part-of-speech tags).
lemma The dictionary form of the word, with inflection removed: വാർത്തകളിൽ → വാർത്ത, ആഗ്രഹിച്ച → ആഗ്രഹിക്കുക, അവളുടെ → അവൾ.
gender Grammatical gender: Masc, Fem or Neut. In Malayalam, gender is expressed in pronouns (അവൻ "he", അവൾ "she", അത് "it"); verbs don't change for gender.
number Sing (one) or Plur (more than one), e.g. കുട്ടി / കുട്ടികൾ.
tense Time of the action: Past, Pres (present) or Fut (future).
aspect How the action unfolds in time: completed, habitual or repeated (values below).
modality The speaker's stance towards the action: command, purpose, promise, condition, wish, permission… (values below).
case The grammatical role a noun or pronoun plays in the sentence: subject, object, recipient, owner, location… (values below).
polarity Neg for negated forms (e.g. -ില്ല "not", -ാതെ "without").

An empty cell means the feature doesn't apply to that word (for example, tense on a noun, or case on a verb).

Example (first five words of the first sentence):

word pos_tag lemma number tense modality case
കന്യാസ്ത്രീയാകാൻ VERB_INF ആകുക purposive
ആഗ്രഹിച്ച VERB_ADJPTCP ആഗ്രഹിക്കുക Past
യുവതി NOUN_COM യുവതി Sing Nom
വാർത്തകളിൽ NOUN_COM വാർത്ത Plur Loc
ഇടംപിടിച്ചു VERB_FIN പിടിക്കുക Past

Part-of-speech tags

A part-of-speech (POS) tag says what kind of word something is and what role it can play in a sentence. POS tags are the foundation of syntactic analysis. Parsers, named-entity recognisers, machine translation, grammar checkers and information extraction all rely on them to know which words can be subjects, which mark relations, and where clauses begin and end. The tagset here is designed around Malayalam, giving its distinctive verb forms (participles, conditional forms, the quotative) their own tags.

Tag Name Examples Significance
Nouns
NOUN_COM Common noun യുവതി, സംഭവം Heads most phrases; typical subjects and objects.
NOUN_PROP Proper noun പാകിസ്താൻ, ഭാരത Names of people, places and organisations; central to entity recognition.
NOUN_LOCTIME Location/time noun താഴെ, മുന്നിൽ Nouns that express spatial or temporal relations ("below", "in front").
NOUN_VERBAL Verbal noun ഖനനം An action expressed as a noun ("mining").
Pronouns and determiners
PRON_PERS Personal pronoun നാം, അദ്ദേഹം, അത് Stands in for a noun; key for tracking who is being talked about.
PRON_REFL Reflexive pronoun താൻ, സ്വയം Refers back to the subject ("oneself").
PRON_RECIP Reciprocal pronoun പരസ്പരം, തമ്മിൽ Expresses mutual relations ("each other").
DET_DEM Demonstrative ഈ, ആ Points to a specific thing ("this", "that").
QWORD Question word എന്ത്, എങ്ങനെ Forms questions and indefinite expressions.
Verbs
VERB_FIN Finite verb ചെയ്തു, ഇടംപിടിച്ചു Completes a clause. Malayalam is verb-final, so these mark the end of a sentence or clause.
VERB_ADJPTCP Adjectival participle ആഗ്രഹിച്ച, മാറിയ A verb form that modifies the noun after it; how Malayalam builds relative clauses ("the woman who wished").
VERB_CONJPTCP Conjunctive participle കുനിഞ്ഞ്, ഉപയോഗിച്ച് Chains actions together ("having bent, …", "using …"); links clauses into a sequence.
VERB_INF Infinitive മാറാൻ, ഉണ്ടാവുകയും Purpose and complement clauses ("in order to change").
VERB_COND Conditional/temporal ആയാൽ, എത്തുമ്പോൾ "If" and "when" clauses.
VERB_GER Gerund നീന്തൽ The action itself used as a noun ("swimming").
VERB_NONFIN Other non-finite verb ചെയ്യുന്നതിന്റെ Nominalised verb forms ("of doing").
VERB_NOMPTCP Nominalised participle ചെയ്യുന്നതിന് A participle used as a case-marked noun ("for doing").
Modifiers
ADJ Adjective ഫലപ്രദമായ, കഴിഞ്ഞ Describes a noun.
ADV Adverb പിന്നീട്, വീണ്ടും Describes an action: time, manner, frequency.
INTENS Intensifier വളരെ, ഏറ്റവും Expresses degree ("very", "most").
Numbers and quantity
NUM_CARD Cardinal number ഒരു, അഞ്ചു Counting numbers.
NUM_ORD Ordinal number മൂന്നാം, രണ്ടാം Position in a sequence ("third").
QUANT Quantifier ചില, പല, അനേകം Non-exact amounts ("some", "many").
Particles and connectives
POSTP Postposition മുതൽ, ശേഷം Relation words placed after the noun; Malayalam's equivalent of prepositions.
CONJ_COORD Coordinating conjunction പക്ഷേ Joins clauses of equal status ("but").
CONJ_SUBORD Subordinating conjunction എങ്കിലും Introduces a dependent clause ("although").
QUOT Quotative marker എന്ന്, എന്ന Marks reported speech, thought and naming; extremely common in Malayalam.
NEG Negation ഇല്ല, അല്ല Reverses meaning; essential for sentiment analysis and inference.
EMPH Emphatic particle തന്നെ Adds focus ("itself", "indeed").
ENUM Enumerative clitic എന്നിവർ, എന്നീ Closes a list ("A, B and C").
INTJ Interjection അയ്യോ, എടോ Exclamations and calls.
Symbols and other
SYM Symbol . - , Punctuation and symbols.
PUNCT Punctuation . Punctuation marks.
FOREIGN Foreign word — Words from other languages.
RESID Residual — Anything not covered by the categories above.

Grammatical features

Malayalam marks who did what to whom, when and how with suffixes, not word order. A noun's case suffix tells you whether it's the subject, object or location. A verb's suffixes tell you the time of the action, whether it's complete, and the speaker's attitude. Having these as explicit features lets models and rule systems use them directly, which is especially valuable for a morphologically rich, low-resource language.

Feature Values (word counts) Significance
case Nom 532,003 · Loc 110,419 · Dat 57,672 · Gen 52,536 · Acc 33,417 · Soc 9,094 · Voc 4,016 · Ins 1,275 · Abl 754 The role of a noun in the sentence:
Nom: subject
Acc (-നെ): direct object
Dat (-ക്ക്, -ന്): recipient
Gen (-ന്റെ, -ഉടെ): owner
Loc (-ൽ): place
Soc (-ഓട്): companion / "with"
Ins: instrument / "by means of"
Abl: source / "from"
Voc: addressing someone directly
number Sing 657,591 · Plur 101,667 One vs many (plural -കൾ, -മാർ). Needed for agreement and counting.
tense Past 153,312 · Pres 49,173 · Fut 25,639 When the action takes place. Key for event ordering and timelines.
aspect simple-perfect 3,179 · remote-perfect 2,678 · cont-perfect 1,161 · habitual 762 · iterative 124 · iterative-past 119 · iterative-present 188 · iterative-future 13 · emphatic-iterative 20 How the action unfolds:
perfect: completed, with present relevance (-ിരുന്നു, -ിട്ടുണ്ട്)
habitual: regularly done (-ാറുണ്ട്)
iterative: repeated or ongoing (-കൊണ്ടിരിക്കുന്നു)
modality purposive 22,092 · imperative 7,755 · promissive 4,393 · conditional 2,347 · permissive 969 · optative 312 · compulsive 89 · desiderative 57 · satisfactive 37 · quotative 15 · irrealis 14 · precative 11 · precative-neg 5 · abilitative 1 The speaker's stance towards the action:
purposive: purpose (-ആൻ, "in order to")
imperative: command or need (-ണം)
promissive: offer or promise (-ാം)
conditional: condition (-ആൽ, "if")
permissive: permission
optative: wish (-ട്ടെ, "let it")
compulsive: obligation
desiderative: desire
irrealis: hypothetical ("would have")
precative: polite request
gender Neut 8,640 · Masc 8,263 · Fem 600 Masculine / feminine / neuter, expressed in pronouns. Useful for coreference: knowing who "he", "she" or "it" refers to.
polarity Neg 10,598 Marks negated forms. Important for meaning, sentiment and question answering.

Usage

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Navneeth017/malayalam-syntactic-features", split="train")
print(ds[0])
# {'sent_id': 'ml_pos_0000001', 'tok_id': 1, 'word': 'കന്യാസ്ത്രീയാകാൻ', 'pos_tag': 'VERB_INF',
#  'lemma': 'ആകുക', 'gender': '', 'number': '', 'tense': '', 'aspect': '', 'modality': 'purposive',
#  'case': '', 'polarity': ''}

Rebuilding sentences (e.g. for sequence labelling):

import pandas as pd
df = ds.to_pandas()
sentences = df.sort_values(["sent_id", "tok_id"]).groupby("sent_id").agg(list)
# sentences.loc["ml_pos_0000001", "word"], sentences.loc["ml_pos_0000001", "pos_tag"], ...

Using the TSV: load it with quote handling turned off, since some tokens are a bare " character:

df = pd.read_csv("malayalam_syntactic_features.tsv", sep="\t", quoting=3, dtype=str, keep_default_na=False)

Suggested tasks

  • Part-of-speech tagging: predict pos_tag for each word.
  • Lemmatisation: predict lemma from word.
  • Morphological feature prediction: predict case, number, tense, aspect, modality, gender and polarity, as one multi-task model or one model per feature.
  • Morphologically aware pre-training and probing: test whether a language model's representations encode Malayalam case, tense and mood.
  • Linguistic analysis: frequency and distribution of grammatical categories in Malayalam text.

Files

File Description
data/train.parquet The full dataset in Parquet format (used by the dataset viewer and load_dataset).
malayalam_syntactic_features.tsv The same data as a tab-separated text file.

License

This dataset is released under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license. You are free to use, share and adapt it, including for commercial purposes, as long as you give appropriate credit.

Downloads last month
44