diff --git a/en-docs/corpuslist/korean_comments.md b/en-docs/corpuslist/korean_comments.md index 52adfa1..1c9d0bf 100644 --- a/en-docs/corpuslist/korean_comments.md +++ b/en-docs/corpuslist/korean_comments.md @@ -2,23 +2,23 @@ sort: 2 --- -# KcBERT 댓글 데이터 +# KcBERT Pre-Training Corpus -KcBERT 댓글 데이터는 beomi@github 님이 공개한 KcBERT 학습데이터입니다. -데이터 정보는 다음과 같습니다. +KcBERT Pre-Training Corpus is the training data for KcBERT, Korean comments BERT, released by beomi@github. +The data specification is as follows: - author: beomi@github - repository: https://github.com/Beomi/KcBERT - size: - train: 86,246,285 examples -## 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 -KcBERT 댓글 데이터를 로컬에 내려 받는 파이썬 예제는 다음과 같습니다. +You can download KcBERT Pre-Training Corpus in the local by the following procedure. ```python from Korpora import Korpora @@ -26,62 +26,61 @@ Korpora.fetch("kcbert") ``` ```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 +### Reading the corpus -KcBERT 댓글 데이터를 파이썬 콘솔에서 읽어들이는 예제는 다음과 같습니다. -말뭉치가 로컬에 없다면 다운로드도 함께 수행합니다. +You can read KcBERT Pre-Training Corpus 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("kcbert") ``` -다음과 같이 실행해도 KcBERT 댓글 데이터를 읽어들일 수 있습니다. -수행 결과는 위의 코드와 동일합니다. +You can read KcBERT Pre-Training Corpus as below; +the result is the same as the above operation. ```python from Korpora import KcBERTKorpus corpus = KcBERTKorpus() ``` -위 코드 둘 중 하나를 택해 실행하면 `corpus`라는 변수에 말뭉치를 로드합니다. -`train`은 KcBERT 댓글 데이터의 train 데이터로 첫번째 인스턴스는 다음과 같이 확인할 수 있습니다. +Execute one of the above, and the copus is assigned to the variable `corpus`. +`train` denotes the train data of KcBERT Pre-Training Corpus, and you can check the first instance as: + ``` >>> corpus.train[0] 우리에게 북한은 꼭 없애야 할 적일뿐 ``` -`get_all_texts`라는 메소드를 실행하면 KcBERT 댓글 데이터의 모든 text(질문)를 확인할 수 있습니다. +The method `get_all_texts` lets you check all the texts (news comments) in KcBERT Pre-Training Corpus. ``` >>> corpus.get_all_texts() ``` -## 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 kcbert ``` ```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. ```