--- language: - nl - en license: other license_name: publiek-domein-en-cc task_categories: - text-generation - question-answering - summarization - translation pretty_name: beleg size_categories: - 1M` | | `kind` | de soort binnen de taak (datum, bedrag, foutsoort, ...) | | `answerable` | bij lees- en onthoudingsvragen: staat het antwoord in de tekst | | `language` | `nl` of `en` | | `source` | waar de tekst vandaan komt | | `source_document` | het `id` van het brondocument in het corpus, als dat er is | | `license` | licentiecode van dit voorbeeld | | `collection` | `nederlands`, `engels` of `bench` | | `group` | sleutel voor de split | | `prompt_raw`, `completion_raw` | het voorbeeld in het eigen promptformaat met speciale tokens | | `meta` | overige velden als JSON-tekst | ## Bekende beperkingen - **Deduplicatie per ronde.** Het corpus is in twee rondes gebouwd, en bijna-dubbelen tússen die rondes zijn niet gezocht. Exacte dubbelen van hetzelfde document zijn uitgesloten doordat elke bron zijn id's bijhoudt. - **Licentieversies uit de Common Pile.** Bij `doab_en`, `pressbooks_en`, `libretexts_en`, `news_en`, `oercommons_en`, `pdreview_en` en `pubmed_en` zijn CC-licenties van versie 2.0 tot 3.0 bij het ophalen als 4.0 vastgelegd. De oorspronkelijke versie staat in de Common Pile zelf. - **Register.** Formeel en schriftelijk Nederlands overheerst. Losse spreektaal staat er nauwelijks in. - **Europarl** is deels vertaald Nederlands; het origineel was vaak een andere taal. - **PII.** Het wissen is regelgebaseerd en mist dus gevallen. Rechtspraak.nl pseudonimiseert zelf ook. ## Wat er bewust niet in zit Geen geschraapte websites, geen fora, geen sociale media, geen krantenarchieven waarvan het auteursrecht nog loopt, en geen tekst die door een ander taalmodel is gegenereerd. Dat kost register: ontspannen, alledaags Nederlands is in officiële bronnen schaars. Kamervragen en Handelingen vangen daar een deel van op, want dat is gewone taal over elk denkbaar onderwerp. ## Laden ```python from datasets import load_dataset nl = load_dataset("beleg", "nederlands", split="train", streaming=True) recht = load_dataset("beleg", "rechtspraak", split="train") sft = load_dataset("beleg", "instructie") # train en validation ``` ## Verantwoording Bij deze set hoort de code die hem heeft gebouwd, met per bron de fetcher, het schoonmaakprofiel en de meting die eronder ligt: . Wie wil nagaan hoe een document hier terecht is gekomen, kan dat daar volgen. `HERKOMST.json` naast deze kaart bevat de tellingen per bron en per taak in machineleesbare vorm.