Datasets:
ID
stringlengths 8
12
| Source
stringclasses 53
values | Label
int64 0
1
| Source_annotation
stringclasses 1
value | Annotator_1
int64 0
1
| Annotator_2
int64 0
1
| Annotator_3
int64 0
1
| Human_annotation_median
float64 0
1
⌀ | Sentence
stringlengths 4
270
| Category
int64 1
14
| Split
stringclasses 2
values |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
EsCoLA_3263 | GDE23 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Ana y Juan son diferentes. | 2 | dev |
EsCoLA_9294 | GDE53 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Esperando ganar mucho dinero, los empresarios derribaron las chabolas. | 3 | dev |
EsCoLA_5974 | GDE36 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | El médico la ha prohibido fumar. | 10 | dev |
EsCoLA_1513 | GDE13 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | María detesta tareas difíciles. | 13 | dev |
EsCoLA_4747 | GDE32 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | A nadie le pertenece que juzgue. | 14 | dev |
EsCoLA_4166 | GDE30 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Acarició la mano de la chica. | 11 | dev |
EsCoLA_10044 | GDE61 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | No creo que venga. | 9 | dev |
EsCoLA_681 | GDE06 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | El avión aterriza en el aeropuerto. | 3 | dev |
EsCoLA_4092 | GDE30 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | No fue ayer, sino el lunes cuando Pepe envió rosas a María. | 9 | dev |
EsCoLA_5086 | GDE32 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Que haya actuado así corresponde a una tradición. | 4 | dev |
EsCoLA_5924 | GDE36 | 1 | null | 0 | 0 | 1 | null | Hacía barrer los patios por los alumnos. | 4 | dev |
EsCoLA_2010 | GDE16 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | El piso fue tasado en doce millones. | 13 | dev |
EsCoLA_6777 | GDE39 | 1 | null | 1 | 0 | 1 | null | Con Juan que no paraba de toser, la reunión resultó de lo más accidentado. | 7 | dev |
EsCoLA_8083 | GDE48 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Pensaba que hacía más tiempo que nos conocíamos. | 3 | dev |
EsCoLA_9156 | GDE52 | 1 | null | 0 | 0 | 0 | null | Le tengo prestado el coche muchas veces. | 9 | dev |
EsCoLA_1787 | GDE16 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Juan o Pedro declararán conjuntamente ante el juez. | 12 | dev |
EsCoLA_3021 | GDE21 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Con ese sombrero, a María no se le ven los ojos. | 14 | dev |
EsCoLA_6707 | GDE38 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | El convenio consta de tres partes. | 4 | dev |
EsCoLA_7226 | GDE41 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | María les regaló a unos una máscara y a otros un dibujo que había hecho. | 12 | dev |
EsCoLA_592 | GDE05 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | María tiene varios amigos, pero Juan no tiene ninguno. | 12 | dev |
EsCoLA_2188 | GDE17 | 0 | * | 0 | 1 | 0 | null | Menos chicos que machistas son feministas. | 13 | dev |
EsCoLA_4436 | GDE30 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Lo hizo a Ricardo. | 14 | dev |
EsCoLA_6915 | GDE40 | 1 | null | 1 | 0 | 1 | null | No conozco un periodista que no haya estado jamás en el Tíbet. | 9 | dev |
EsCoLA_3937 | GDE28 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Llegaron las delegadas en misión oficial. | 3 | dev |
EsCoLA_127 | GDE03 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Este niño es alto. | 14 | dev |
EsCoLA_6893 | GDE40 | 1 | null | 1 | 1 | 0 | null | No siempre Juan está tan alegre como ahora. | 9 | dev |
EsCoLA_2862 | GDE19 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Te los dejó arreglar. | 14 | dev |
EsCoLA_3836 | GDE27 | 0 | * | 0 | 1 | 0 | null | Juan así parece. | 2 | dev |
EsCoLA_7421 | GDE42 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Muchos mujeres y ancianos perecieron. | 14 | dev |
EsCoLA_8423 | GDE49 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Dio motivo a que llegaran tarde. | 8 | dev |
EsCoLA_538 | GDE05 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Él tiene la cara hinchada. | 2 | dev |
EsCoLA_4734 | GDE32 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | No nos ha ocurrido nunca que nos pidan dos veces el carné de conducir. | 8 | dev |
EsCoLA_755 | GDE07 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | No he visto a nadie, que piensa así. | 7 | dev |
EsCoLA_6943 | GDE40 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Juan no lee libro que le gusta. | 9 | dev |
EsCoLA_3765 | GDE26 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Debe limpiarse la facultad todos los días. | 5 | dev |
EsCoLA_6563 | GDE38 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Se tragó la leche caliente. | 3 | dev |
EsCoLA_1027 | GDE08 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Pedro se fumaba un cigarrillo tras otro, inquieto. | 3 | dev |
EsCoLA_5316 | GDE33 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Nos dijeron el hecho de que ellos se conocían. | 8 | dev |
EsCoLA_7138 | GDE41 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | No sólo al trabajar el padre, sino al estudiar el hijo, no había nadie en la casa. | 12 | dev |
EsCoLA_5723 | GDE36 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Pienso que puedo hacerlo. | 8 | dev |
EsCoLA_7565 | GDE42 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | En ese curso se estudiaba también lengua y literatura. | 14 | dev |
EsCoLA_2722 | GDE19 | 1 | null | 1 | 0 | 1 | null | Ya se lo he dicho a la asamblea que vendrás. | 14 | dev |
EsCoLA_9074 | GDE52 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Están criticando las nuevas propuestas. | 9 | dev |
EsCoLA_846 | GDE07 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | La computadora que compró María era un modelo obsoleto. | 7 | dev |
EsCoLA_1258 | GDE12 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Hacen falta cebollas; menos mal que he traído unas pocas. | 13 | dev |
EsCoLA_6805 | GDE39 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Arafat, nacido es en Jerusalén. | 2 | dev |
EsCoLA_6236 | GDE36 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Julia, a pesar de ir al gimnasio, ha engordado. | 10 | dev |
EsCoLA_6387 | GDE37 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | María es guapa. | 14 | dev |
EsCoLA_5594 | GDE35 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Les preguntaron a las vecinas que adonde dejara ella a su hijo. | 7 | dev |
EsCoLA_739 | GDE07 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | El que la hace la paga. | 7 | dev |
EsCoLA_2322 | GDE17 | 1 | null | 0 | 0 | 0 | null | Juan es responsable de más delitos que responsable de ese. | 13 | dev |
EsCoLA_8507 | GDE50 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Necesito cualquier libro que tiene ilustraciones de Miró. | 14 | dev |
EsCoLA_2336 | GDE17 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Juan no compró otro libro que «La Busca». | 9 | dev |
EsCoLA_10199 | GDE65 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Ocurre que Juan ha llegado tarde. | 8 | dev |
EsCoLA_1770 | GDE16 | 1 | null | 0 | 1 | 1 | null | Haremos el encargo separadamente. | 3 | dev |
EsCoLA_2244 | GDE17 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Treinta sería la cantidad normal de libros. | 2 | dev |
EsCoLA_2914 | GDE20 | 1 | null | 1 | 0 | 1 | null | A tu padre le molesta que hablen de él. | 14 | dev |
EsCoLA_9555 | GDE57 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | ¿Qué han dicho de los de ETA en el telediario de mediodía? | 7 | dev |
EsCoLA_3346 | GDE23 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Los pavos reales se admiran a ellos mismos. | 6 | dev |
EsCoLA_10356 | GDE65 | 0 | * | 0 | 1 | 0 | null | Quienes lo hicimos fue entre tú y yo. | 6 | dev |
EsCoLA_2402 | GDE17 | 1 | null | 0 | 1 | 1 | null | Es tanto listo como bueno. | 13 | dev |
EsCoLA_8824 | GDE51 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Se va a celebrar pronto las elecciones. | 14 | dev |
EsCoLA_6627 | GDE38 | 0 | * | 0 | 1 | 0 | null | Juan fue vuelto loco por su esposa. | 5 | dev |
EsCoLA_1609 | GDE15 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Juan movió la cabeza. | 13 | dev |
EsCoLA_1710 | GDE16 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Hemos visto a varios de los alcaldes. | 13 | dev |
EsCoLA_3017 | GDE21 | 1 | null | 0 | 1 | 1 | null | Desde aquí se ve a las montañas de la sierra. | 14 | dev |
EsCoLA_1743 | GDE16 | 0 | * | 0 | 0 | 0 | null | Todos cuantos libros de historia leo me parecen interesantes. | 13 | dev |
EsCoLA_6740 | GDE39 | 0 | * | 0 | 0 | 1 | null | Seguidas las emanaciones de gas, las autoridades decidieron evacuar la zona. | 3 | dev |
EsCoLA_6385 | GDE37 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Pepe está triste. | 2 | dev |
EsCoLA_2954 | GDE20 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Conocen la propuesta y piensan bregar por ella. | 6 | dev |
EsCoLA_8486 | GDE49 | 0 | * | 0 | 0 | 1 | null | Viniendo de una familia republicana, lamento pero comprendo que has votado a los socialistas. | 14 | dev |
EsCoLA_8042 | GDE48 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Este martes llamaré por teléfono a esa asociación. | 3 | dev |
EsCoLA_5240 | GDE32 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Se puede imputar su fracaso a que no ha trabajado lo suficiente. | 5 | dev |
EsCoLA_7271 | GDE41 | 1 | null | 1 | 0 | 1 | null | Iremos bien a mi casa, bien a la tuya. | 12 | dev |
EsCoLA_1399 | GDE12 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | El sol de agosto quema los campos. | 13 | dev |
EsCoLA_1548 | GDE13 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Se niega a ponerse corbata. | 10 | dev |
EsCoLA_10464 | GDE65 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Verá la televisión. | 1 | dev |
EsCoLA_907 | GDE07 | 1 | null | 0 | 0 | 1 | null | El modo con que fuimos tratados fue humillante. | 7 | dev |
EsCoLA_6482 | GDE37 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Si te parece, podemos empezar. | 2 | dev |
EsCoLA_4868 | GDE32 | 1 | null | 1 | 1 | 0 | null | Lo supongo. | 14 | dev |
EsCoLA_6541 | GDE38 | 0 | * | 0 | 0 | 1 | null | Blanca limpia la camisa. | 3 | dev |
EsCoLA_9753 | GDE58 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Nos prometió que vendría a buscarnos, pero se ha hecho muy tarde. | 12 | dev |
EsCoLA_3903 | GDE27 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | ¿Llegó usted con hambre? | 3 | dev |
EsCoLA_1515 | GDE13 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | En los próximos días se van a poner en práctica medidas para reforzar el orden público. | 10 | dev |
EsCoLA_6669 | GDE38 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | María seguía en cama. | 3 | dev |
EsCoLA_8799 | GDE51 | 0 | * | 0 | 1 | 0 | null | Lo que consiguió fue llover. | 9 | dev |
EsCoLA_145 | GDE03 | 0 | * | 0 | 0 | 1 | null | La arqueología es submarina. | 2 | dev |
EsCoLA_1099 | GDE08 | 0 | * | 1 | 1 | 1 | null | Miguel es un ciclista excepcional. | 2 | dev |
EsCoLA_7505 | GDE42 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Me pidió unos alicates y le di unos que tenía por allí. | 14 | dev |
EsCoLA_7006 | GDE40 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | No creo que Juan venga esta tarde. | 9 | dev |
EsCoLA_3380 | GDE24 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Conozco a su hermana. | 1 | dev |
EsCoLA_10138 | GDE62 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Pregunté dónde aterrizó el avión. | 7 | dev |
EsCoLA_933 | GDE07 | 1 | null | 0 | 0 | 1 | null | Quedaba la desgraciada Virgen tan llena de deseos cuanto corta y flaca en las fuerzas. | 12 | dev |
EsCoLA_1839 | GDE16 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Ana y Esteban invitaron a sus respectivos padres a la fiesta. | 13 | dev |
EsCoLA_9387 | GDE53 | 0 | * | 0 | 1 | 0 | null | Lloviendo salimos de casa. | 3 | dev |
EsCoLA_8943 | GDE51 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | Esas cosas no tienen por qué ser conocidas por la gente. | 7 | dev |
EsCoLA_10295 | GDE65 | 0 | * | 0 | 1 | 1 | null | Lo que hizo Juan fue terminar por convencerle. | 10 | dev |
EsCoLA_4615 | GDE31 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | ¿Cómo de bien canta ese tipo? | 7 | dev |
EsCoLA_832 | GDE07 | 1 | null | 0 | 1 | 1 | null | Vi a María que lloraba de emoción. | 7 | dev |
EsCoLA_3738 | GDE26 | 1 | null | 1 | 1 | 1 | null | A las madres se las quiere por encima de todo. | 14 | dev |
Introduction
The Spanish Corpus of Linguistic Acceptability (EsCoLA) includes 11,174 sentences taken from linguistic literature with a binary annotation made by the original authors themselves. The work is inspired by CoLA: https://nyu-mll.github.io/CoLA/#
Paper
Núria Bel, Marta Punsola, Valle Ruiz-Fernández, 2024, EsCoLA: Spanish Corpus of Linguistic Acceptability. Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation LREC-COLING 2024. Torino. Italy.
Download
The corpus has a CC-BY 4.0 license. Download EsCoLA inDomain train and dev datasets, plus human annotation, from https://github.com/nuriabel/LUTEST/ For EsCoLA outDomain dataset and EsCoLA inDomain test data, please contact nuria.bel@upf.edu.
Data format
EsCoLA dataset is split into two subsets: an in-domain subset (InDomain) with 10,567 sentences, and an out-of-domain subset (OutDomain) with 607 sentences. The in-domain subset has been split into train/dev/test sections:
train: 8454 sentences
dev: 1053 sentences
test: 1060 sentences
And the out-of-domain subset is split into dev/test sections. The test sets are not made public.
For the in-domain subset, each line in the .tsv files consists of 11 tab-separated columns:
Column 1: a unique ID Column 2: the source of the sentence Column 3: the acceptability judgment label from the source (0=unacceptable, 1=acceptable) Column 4: the source's annotation (* for the unacceptable sentences) Columns 5, 6 and 7: the human annotations Column 8: the human annotations' median Column 9: the sentence Column 10: the category of the linguistic phenomenon the sentence is an example of Column 11: the split to which the sentence belongs
For the out-of-domain, each line in the .tsv file consists of 6 tab-separated columns:
Column 1: a unique ID Column 2: the source of the sentence Column 3: the acceptability judgment label from the source (0=unacceptable, 1=acceptable) Column 4: the source's annotation (* for the unacceptable sentences) Column 5: the sentence Column 6: the category of the linguistic phenomenon the sentence is an example of
Processing
During the gathering of the data and their processing, some sentences from the source documents may have been omitted or altered. We discarded examples marking dubious acceptability with "?" or other signs, but those examples that included acceptability alternations were taken by creating the two versions: the acceptable and the unacceptable sentence. Finally, the examples that were not full sentences, that is, that contain no main verb, were manually edited to add a neutral verb to convert them into sentences, while keeping the acceptability value.
Sources
InDomain: Demonte and Bosque (1999) OutDomain: RAE (2009), Palencia and Aragonés (2007) Díaz and Yagüe (2019)
Annotation
The dataset has been manually annotated with 14 linguistic phenomena.
- Simple
- Predicative
- Adjuncts
- Argument types
- Argument alternation
- Binding pronouns
- Wh-phenomena
- Complement clauses
- Modal, negation, periphrasis and auxiliaries
- Infinitive embedded VPs and referential phenomena
- Complex NPs and APs
- S-Syntax
- Determiners, quantifiers, comparative and superlative constructions
- Spanish phenomena The Spanish phenomena have been classified into 6 categories: 14.1. Agreement in nominal constructions 14.2. Subjunctive mode and tense 14.3. Spurious preposition for completive clauses ('dequeismo') 14.4. Subject ellipsis 14.5. Pronominal cliticization 14.6. Ser/estar copula selection
Citation
Please, if you use the dataset cite the following papers:
Alex Warstadt, Amanpreet Singh, and Samuel R. Bowman. 2018. Neural network acceptability judgments. arXiv preprint arXiv:1805.12471.
Núria Bel, Marta Punsola, Valle Ruiz-Fernández, 2024, EsCoLA: Spanish Corpus of Linguistic Acceptability. Proceedings of the Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation LREC-COLING 2024. Torino. Italy.
Disclaimer
The dataset has been made by copying the examples from published works that are protected by copyright. According to Spanish law, we have respected the copyright because the number of elements taken represent less than a 10% of the whole work, and the number of items copied is justified by the aims of research.
- Downloads last month
- 7