---
language:
  - kk
license: apache-2.0
task_categories:
  - token-classification
tags:
  - kazakh
  - pos-tagging
  - morphology
  - nlp
pretty_name: Kazakh POS Corpus (1200 sentences)
size_categories:
  - 1K<n<10K
extra_gated_prompt: >-
  Бұл репозиторийге қолжетімділік өтінім бойынша беріледі. Өзіңіз туралы және
  деректерді қалай қолданатыңыз туралы жазыңыз — өтінімді TilQazyna командасы қарайды.
  · Доступ к репозиторию выдаётся по заявке. Расскажите о себе и о том, как собираетесь
  использовать данные — заявку рассматривает команда TilQazyna.
  · Access to this repository is granted on request. Tell us who you are and how you plan
  to use the material; the TilQazyna team reviews each application.
extra_gated_fields:
  Аты-жөні / ФИО / Full name: text
  Ұйым / Организация / Affiliation: text
  Мақсаты / Цель использования / Intended use: text
---

# kaz-pos-corpus

Қазақ тілінің POS корпусы · Корпус частей речи казахского языка · Kazakh POS corpus

**[Қазақша](#қазақша) · [Русский](#русский) · [English](#english)**

---

## Қазақша

**kaz-pos-corpus** — қолмен POS белгісі қойылған қазақ мәтіндерінің 1.9 МБ корпусы. Онда 1 200 сөйлем, 4 107 сөз және 18 белгі класы бар; корпус token classification модельдерін оқыту мен бағалауға арналған.

### Құрамы мен нәтижелері

| Көрсеткіш | Мәні |
|---|---:|
| Сөйлем | 1 200 |
| Сөз | 4 107 |
| POS класы | 18 |
| Сөз деңгейіндегі accuracy | 91.60% |
| F1 | 0.9131 |

`train.jsonl` мен `val.jsonl` бөліністерінде `tokens` және `tags` массивтері беріледі. `sentences.json` бастапқы сөйлемдерді, ал `pos_definitions_enriched.json` кластардың анықтамалары мен мысалдарын сақтайды.

### Қалай жүктейді

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("TilQazyna/kaz-pos-corpus")
print(next(iter(ds["train"])))
```

### Қолжетімділік

Репозиторий карточкасы мен файлдар тізімі баршаға көрінеді. Деректер «Request access» арқылы берілген өтінімді TilQazyna командасы мақұлдаған соң жүктеледі.

### Байланысты репозиторийлер

Корпус [kazakh-pos-xlm-roberta](https://huggingface.co/TilQazyna/kazakh-pos-xlm-roberta), [xlm-roberta-kazakh-pos](https://huggingface.co/TilQazyna/xlm-roberta-kazakh-pos) және [kazakh-pos-tagger](https://huggingface.co/TilQazyna/kazakh-pos-tagger) модельдеріне дерек болды. Ол сондай-ақ [Til-Morphology](https://huggingface.co/datasets/TilQazyna/Til-Morphology) құрамымен байланысты.

---

## Русский

**kaz-pos-corpus** — корпус казахских текстов с ручной POS-разметкой объёмом 1.9 МБ. Он содержит 1 200 предложений, 4 107 слов и 18 классов меток для обучения и оценки моделей token classification.

### Состав и результаты

| Показатель | Значение |
|---|---:|
| Предложений | 1 200 |
| Слов | 4 107 |
| Классов POS | 18 |
| Accuracy на уровне слов | 91.60% |
| F1 | 0.9131 |

В разделах `train.jsonl` и `val.jsonl` записаны массивы `tokens` и `tags`. Файл `sentences.json` хранит исходные предложения, а `pos_definitions_enriched.json` — определения классов с примерами.

### Как загрузить

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("TilQazyna/kaz-pos-corpus")
print(next(iter(ds["train"])))
```

### Доступ

Карточка и перечень файлов открыты всем. Данные можно скачать после одобрения заявки, отправленной через «Request access»; решение принимает команда TilQazyna.

### Связанные репозитории

На корпусе обучались [kazakh-pos-xlm-roberta](https://huggingface.co/TilQazyna/kazakh-pos-xlm-roberta), [xlm-roberta-kazakh-pos](https://huggingface.co/TilQazyna/xlm-roberta-kazakh-pos) и [kazakh-pos-tagger](https://huggingface.co/TilQazyna/kazakh-pos-tagger). Корпус также связан с [Til-Morphology](https://huggingface.co/datasets/TilQazyna/Til-Morphology).

---

## English

**kaz-pos-corpus** is a 1.9 MB corpus of Kazakh text with manually assigned POS labels. It contains 1,200 sentences, 4,107 words, and 18 label classes for training and evaluating token-classification models.

### Contents and results

| Measure | Value |
|---|---:|
| Sentences | 1,200 |
| Words | 4,107 |
| POS classes | 18 |
| Word-level accuracy | 91.60% |
| F1 | 0.9131 |

The `train.jsonl` and `val.jsonl` splits provide paired `tokens` and `tags` arrays. `sentences.json` stores the source sentences, while `pos_definitions_enriched.json` supplies class definitions and examples.

### How to load

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("TilQazyna/kaz-pos-corpus")
print(next(iter(ds["train"])))
```

### Access

The repository card and file listing are visible to everyone. File downloads become available after the TilQazyna team approves a submission made through “Request access.”

### Related repositories

The corpus trained [kazakh-pos-xlm-roberta](https://huggingface.co/TilQazyna/kazakh-pos-xlm-roberta), [xlm-roberta-kazakh-pos](https://huggingface.co/TilQazyna/xlm-roberta-kazakh-pos), and [kazakh-pos-tagger](https://huggingface.co/TilQazyna/kazakh-pos-tagger). It also contributes to [Til-Morphology](https://huggingface.co/datasets/TilQazyna/Til-Morphology).

---

Лицензия · License: apache-2.0 · [TilQazyna](https://huggingface.co/TilQazyna)