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CHANGZHOU ARBEITSLAGER JIANGSU, CHINA
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WHO-IMPFPROGRAMM
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Was ist passiert?
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- Was ist los?
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- Kommt ihr nicht zu nahe!
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- Einen Krankenwagen!
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- Sie darf nicht weg!
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- Ihr Herz schlägt nicht!
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- Sie darf nicht weg.
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- Was ist?
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- Wir fahren ins Krankenhaus!
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Ich sagte, das dürfen Sie nicht!
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- Ihr Herz hat aufgehört zu schlagen.
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- Ich sagte Nein.
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Wir müssen sie ins Krankenhaus bringen.
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Los schnell!
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Beeilt euch!
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Los, los, los!
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Bitte fahren Sie!
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- Was ist denn los?
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- Halt.
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Heranzoomen und noch mal abspielen.
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Was ist das?
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Haltet diesen Krankenwagen auf!
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Wonach sucht ihr denn?
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Aussteigen!
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Schnell, öffnen Sie die Tür!
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KRALJEVO, SERBIEN
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Hisbollah... die müssen warten.
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Wir fliegen zurück nach Washington.
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NATIONALARCHIV WASHINGTON, D.C.
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TECHNISCHE HOCHSCHULE BURDELL LAUREL, MARYLAND
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Paket abgeliefert.
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Gehe in Position.
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Zähle von drei.
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Drei, zwei, eins...
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Zwei Wagen.
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Keen ist im vorderen.
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Keen ist noch unterwegs.
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Dränge ihn von der Straße!
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Nochmal!
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CHANGZHOU ARBEITSLAGER JIANGSU, CHINA
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WHO-IMPFPROGRAMM
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Was ist passiert?
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- Was ist los?
|
- Kommt ihr nicht zu nahe!
|
- Einen Krankenwagen!
|
- Sie darf nicht weg!
|
- Ihr Herz schlägt nicht!
|
- Sie darf nicht weg.
|
- Was ist?
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- Wir fahren ins Krankenhaus!
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Ich sagte, das dürfen Sie nicht!
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- Ihr Herz hat aufgehört zu schlagen.
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- Ich sagte Nein.
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Wir müssen sie ins Krankenhaus bringen.
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Los schnell!
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Beeilt euch!
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- Ziel ist unterwegs.
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- Zwölf Milliliter Epinephrin.
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Bereit.
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Los, los, los!
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45 Sekunden.
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Bitte fahren Sie!
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- Was ist denn los?
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- Halt.
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Heranzoomen und noch mal abspielen.
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Was ist das?
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Haltet diesen Krankenwagen auf!
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Wonach sucht ihr denn?
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Aussteigen!
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Schnell, öffnen Sie die Tür!
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- Wir brauchen mehr Adrenalin.
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- Halt den Mund zu.
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Alles ist gut.
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- Es ist ok.
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- Alles ist ok.
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Ihnen geht es gut.
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Morgen sind Sie in Amerika.
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Wir bringen Sie nach Washington, D.C.
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KRALJEVO, SERBIEN
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Wissen Sie, wo die Gefangene hingebracht wurde?
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Washington.
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Ok.
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Wir kümmern uns drum.
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Sehr gut.
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Hisbollah... die müssen warten.
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Wir fliegen zurück nach Washington.
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Washington?
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Seit wann wurde aus dem Vermisstenfall Jolene Parker... eine Morduntersuchung?
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- Meine Schlüssel?
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- Verrückt.
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- Was ist passiert?
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- Die Polizei sagt, sie haben...
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- eine Person im Visier.
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- Wirklich?
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- Wen?
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Was wissen sie?
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- Nichts Genaues.
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Vielleicht hat sie die Stadt verlassen.
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German OPUS OpenSubtitles
Dataset Description
This dataset contains German movie and TV subtitles from the OPUS OpenSubtitles corpus. It provides a large collection of natural, conversational German text extracted from movie and TV show subtitles.
Key Features
- 141,565,623 lines of German dialogue
- 4.2 GB of clean text data
- 92.5% unique lines (low duplication rate)
- Natural conversational German across diverse genres
- Minimal contamination (0.2% English, 0.8% ALL CAPS headers)
Dataset Statistics
| Metric | Value |
|---|---|
| Total Lines | 141,565,623 |
| Unique Lines | ~130M (92.5%) |
| File Size | 4.2 GB |
| Avg Line Length | ~30 chars |
| Language | German (99.8%) |
Quality Metrics
✅ Unique rate: 92.5%
✅ Duplicates: 7.5% (mostly natural repetitions like "Ja.", "Nein.")
✅ ALL CAPS: 0.8% (location headers, minimal)
✅ English: 0.2% (negligible)
✅ Very short: 0.2%
✅ Empty lines: 0%
Dataset Source
- Original Corpus: OPUS OpenSubtitles
- Language: German (de)
- Domain: Movie and TV subtitles
- Collection Method: Extracted from subtitle files
Use Cases
This dataset is ideal for:
- Conversational AI training - Natural dialogue patterns
- Language modeling - Diverse German text covering multiple registers
- Dialogue systems - Learning turn-taking and conversational flow
- Text generation - Realistic German sentence structure
- German NLP research - Large-scale corpus for various tasks
Data Structure
Each line in the dataset represents a single subtitle line:
{
"text": "Wie geht es dir?"
}
Usage
Loading with HuggingFace Datasets
from datasets import load_dataset
# Streaming (recommended for large datasets)
dataset = load_dataset(
"arnomatic/german-opus-subtitles",
split="train",
streaming=True
)
# Shuffle
dataset = dataset.shuffle(seed=42, buffer_size=10000)
# Iterate
for example in dataset:
print(example["text"])
Loading without streaming
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset(
"arnomatic/german-opus-subtitles",
split="train"
)
print(f"Total examples: {len(dataset)}")
Sample Examples
"Ihr habt meine Jungs verprügelt?"
"Hatte seit Neuestem seine eigene Fernsehsendung."
"Ortis und Green, das berühmteste Klamauk-Duo von Paris."
"Ich bin gerade echt im Arsch."
"Warum musste das passieren?"
"Wer weiß?"
"Ja, ja, so ist das Leben..."
Dataset Characteristics
Duplication Analysis
Most repeated lines (natural for dialogue):
- "Ja." (70 occurrences)
- "Nein." (39 occurrences)
- "Danke." (33 occurrences)
- "Was?" (21 occurrences)
- "Okay." (20 occurrences)
These repetitions reflect natural conversational patterns rather than data quality issues.
Content Distribution
The dataset covers diverse genres:
- Action & Thriller
- Drama & Romance
- Comedy & Sitcoms
- Science Fiction
- Historical & Documentary
- Crime & Mystery
Language Register
- Primarily conversational German (informal to neutral)
- Diverse dialects and regional variations
- Emotional expressions and colloquialisms
- Natural sentence fragments (as spoken in dialogue)
Limitations
- Context missing: Single subtitle lines without surrounding context
- Encoding artifacts: Some lines may contain special characters (Ã, etc.)
- Duplicates: 7.5% duplicates (mostly natural dialogue repetitions)
- Genre bias: Over-representation of popular film/TV genres
- Translation artifacts: Some subtitles are translations, not native German
Ethical Considerations
- Subtitles may contain offensive language, violence references, or mature content
- No personally identifiable information (PII) should be present
- Content reflects diverse social contexts from movies/TV shows
License
The licensing status of this dataset is unknown. OPUS OpenSubtitles data is derived from publicly available subtitle files. Users should verify compliance with applicable copyright and licensing requirements before use.
Citation
If you use this dataset, please cite:
@dataset{german_opus_subtitles_2025,
title={German OPUS OpenSubtitles},
author={arnomatic},
year={2025},
publisher={HuggingFace},
url={https://huggingface.co/datasets/arnomatic/german-opus-subtitles}
}
Acknowledgments
- OPUS Project for collecting and distributing subtitle data
- OpenSubtitles.org for the original subtitle files
- All contributors to the OPUS corpus
Contact
For questions or issues, please open an issue on the dataset repository.
Dataset Version: 1.0 Last Updated: 2025-01-12 Maintainer: arnomatic
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