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 # KorNLI
 
-KorNLI는 카카브레인에서 만들어 공개한 데이터입니다.
-데이터 정보는 다음과 같습니다.
+KorNLI is the data created and released by KakaoBrain.
+Data specification is as follows:
 
 - author: KakaoBrain
 - repository: [https://github.com/kakaobrain/KorNLUDatasets](https://github.com/kakaobrain/KorNLUDatasets)
@@ -16,58 +16,58 @@ KorNLI는 카카브레인에서 만들어 공개한 데이터입니다.
   - xnli_dev: 2,490 examples
   - xnli_test: 5,010 examples
 
-데이터 구조는 다음과 같습니다.
+Data structure is as:
 
-|속성명|내용|
+|Attributes|Property|
 |---|---|
-|text|문장|
-|pair|text와 쌍이 되는 문장|
-|label|text, pair 사이의 관계|
+|text|Sentence|
+|pair|Sentence that makes up a pair with the text|
+|label|Relation between the text and pair|
 
 
-## 1. 파이썬에서 사용하기
+## 1. In Python
 
-파이썬 콘솔을 실행한 뒤 말뭉치를 내려받고 읽어들일 수 있습니다.
+Execute Python console, download the corpus, and read it.
 
-### 말뭉치 다운로드
+### Downloading the corpus
 
-KorNLI를 로컬에 내려 받는 파이썬 예제는 다음과 같습니다.
+You can download KorNLI in the local by the following procedure.
 
 ```python
 from Korpora import Korpora
 Korpora.fetch("kornli")
 ```
 
 ```note
-기본적으로 사용자의 로컬 컴퓨터 루트 하위의 Korpora라는 디렉토리에 말뭉치를 내려 받습니다(`~/Korpora`). 다른 경로에 말뭉치를 다운로드 받고 싶다면 
-fetch 함수 실행시 `root_dir=custom_path`라는 인자를 추가하세요.
+First, download the corpus to Korpora, a directory under the user's local computer root (`~/Korpora`).
+If you want to download it in other path, please assign `root_dir=custom_path` when you execute fetch function.
 ```
 
 ```tip
-fetch 함수 실행시 `force_download=True`라는 인자를 줄 경우 해당 말뭉치가 이미 로컬에 있더라도 이를 무시하고 다시 내려 받습니다. 기본값은 `False`입니다.
+If you assign `force_download=True` when you execute the fetch function, the corpus is downloaded again regardless of its presence in the local. The default is `False`.
 ```
 
 
 ### 말뭉치 읽어들이기
 
-KorNLI를 파이썬 콘솔에서 읽어들이는 예제는 다음과 같습니다.
-말뭉치가 로컬에 없다면 다운로드도 함께 수행합니다.
+You can read KorNLI in Python console with the following scheme.
+If the corpus is not in the local, the downloading is accompanied.
 
 ```python
 from Korpora import Korpora
 corpus = Korpora.load("kornli")
 ```
 
-다음과 같이 실행해도 KorNLI를 읽어들일 수 있습니다.
-수행 결과는 위의 코드와 동일합니다.
+You can read KorNLI as below;
+the result is the same as the above operation.
 
 ```python
 from Korpora import KorNLIKorpus
 corpus = KorNLIKorpus()
 ```
 
-위 코드 둘 중 하나를 택해 실행하면 `corpus`라는 변수에 말뭉치를 로드합니다.
-`multinli_train`은 KorNLI의 multinli_train 데이터로 첫번째 인스턴스는 다음과 같이 확인할 수 있습니다.
+Execute one of the above, and the copus is assigned to the variable `corpus`.
+`multinli_train` denotes the multinli_train data of KorNLI, and you can check the first instance as:
 
 ```
 >>> corpus.multinli_train[0]
@@ -80,7 +80,7 @@ LabeledSentencePair(text='개념적으로 크림 스키밍은 제품과 지리
 neutral
 ```
 
-`snli_train`, `xnli_dev`, `xnli_test`는 각각 KorNLI의 snli_train, xnli_dev, xnli_test 데이터로 첫번째 인스턴스는 다음과 같이 확인할 수 있습니다.
+`snli_train`, `xnli_dev`, and `xnli_test` denote snli_train, xnli_dev, and xnli_test data of KorNLI, respectively, and you can check the first instance as:
 
 ```
 >>> corpus.snli_train[0]
@@ -92,41 +92,41 @@ LabeledSentencePair(text='글쎄, 나는 그것에 관해 생각조차 하지 
 ```
 
 
-`get_all_texts`라는 메소드를 실행하면 KorNLI의 모든 text(문장)를 확인할 수 있습니다.
+The method `get_all_texts` lets you check all the texts (Sentence) in KorNLI.
 
 ```
 >>> corpus.get_all_texts()
 ['개념적으로 크림 스키밍은 제품과 지리라는 두 가지 기본 차원을 가지고 있다.', ... ]
 ```
 
-`get_all_pairs`라는 메소드를 실행하면 KorNLI의 모든 pair(text와 쌍이 되는 문장)를 확인할 수 있습니다.
+The method `get_all_pairs` lets you check all the pairs (Sentence that makes up a pair with the text) in KorNLI.
 
 ```
 >>> corpus.get_all_pairs()
 [SentencePair(text='개념적으로 크림 스키밍은 제품과 지리라는 두 가지 기본 차원을 가지고 있다.', pair='제품과 지리학은 크림 스키밍을 작동시키는 것이다.'), ... ]
 ```
 
-`get_all_labels`라는 메소드를 실행하면 KorNLI의 모든 label(text, pair 사이의 관계)을 확인할 수 있습니다.
+The method `get_all_labels` lets you check all the labels (Relation between the text and pair) in KorNLI.
 
 ```
 >>> corpus.get_all_labels()
 ['neutral', ... ]
 ```
 
-## 2. 터미널에서 사용하기
+## 2. In terminal
 
-파이썬 콘솔 실행 없이 바로 말뭉치를 다운받을 수 있습니다.
-다음과 같이 실행하면 됩니다.
+You can download the corpus without executing Python console.
+The command is as below.
 
 ```bash
 korpora fetch --corpus kornli
 ```
 
 ```note
-기본적으로 사용자의 로컬 컴퓨터 루트 하위의 Korpora라는 디렉토리에 말뭉치를 내려 받습니다(`~/Korpora`). 다른 경로에 말뭉치를 다운로드 받고 싶다면 
-터미널에서 fetch 함수 실행시 `--root_dir custom_path`라는 인자를 추가하세요.
+First, download the corpus to Korpora, a directory under the user's local computer root (`~/Korpora`).
+If you want to download it in other path, please assign `--root_dir custom_path` when you execute fetch function in the terminal.
 ```
 
 ```tip
-터미널에서 fetch 함수 실행시 `--force_download`라는 인자를 줄 경우 해당 말뭉치가 이미 로컬에 있더라도 이를 무시하고 다시 내려 받습니다.
+If you assign `--force_download` when you execute fetch function in the terminal, the corpus is downloaded again regardless of its presence in the local.
 ```