African-African Parallel Sentences
Collection
Collection of sentence pairs or parallel corpus across African Languages for machine translation.
•
703 items
•
Updated
Dataset Viewer
score
float32 1.04
1.25
| Kamba
stringlengths 10
467
| Pedi
stringlengths 10
432
|
|---|---|---|
1.249923
|
'Ĩkaa Maũndũ Ala ma Vata Vyũ' 36.
|
"Le Kgonthišetše Dilo tše Bohlokwa Kudu" 36.
|
1.249857
|
Yo Isita Nĩ Sikũkũ ya Kĩklĩsto?
|
Na Ruri Easter ke Monyanya wa Bokriste?
|
1.249824
|
Mũthenya nĩwĩanĩwe nĩ ũthũku waw'o.'
|
Letšatši le lengwe le le lengwe le lekanwe ke bošula bja lona.
|
1.249796
|
"Ũvoo ũũ mũseo wa ũsumbĩ ũkatavanw'a nthĩ yonthe wĩthĩwe ũkũsĩ kwa mbaĩ syonthe; na ĩndĩ mũminũkĩlyo ũkyũka."
|
"Ditaba tše tše dibotse tša Mmušo di tla bolelwa lefaseng ka moka gore e be bohlatse go ditšhaba tšohle, ke moka bofelo bo tla tla."
|
1.249439
|
NĨ MŨTHĨNZĨO mwaũ wa vata vyũ waakwata?
|
KE MPHO efe e kgolo kudu yeo o kilego wa e amogela?
|
1.249418
|
Ngai nĩwamũtavisye Enoko ũvoo ũla wendaa andũ ma ĩvinda yake maũmanye.
|
Modimo o ile a nea Henoge molaetša wo a bego a swanetše go o botša batho ba mehleng ya gagwe.
|
1.249365
|
Enda' andũ onthe mamanye w'o;
|
yo a nyakago gore batho ka moka ba phološwe mme ba tle ba tsebe nnete.
|
1.249176
|
"Athembi anene" ala mawetetwe Maandĩkonĩ ma Kĩkiliki ma Kĩklĩsto methĩwa maĩ aaũ?
|
Ke bomang bao e ka bago e be e le "baperisita ba bagolo" bao go boletšwego ka bona Mangwalong a Bakriste a Segerika?
|
1.249129
|
Na ĩndĩ mũlaĩka amũtia na athi.
|
Ke moka morongwa a mo tlogela.
|
1.249112
|
Kwitũ twasyaĩtwe twĩ nyanya, na ninyie naĩ wa mũonza.
|
Batswadi ba ka ba be ba na le bana ba seswai gomme nna ke le wa bošupa go bana bao.
|
1.24898
|
Ndũkaeke Wendo Waku Ũvoe
|
O se ke wa Dumelela Lerato la Gago le Fola
|
1.248736
|
Kweethĩiwe ata mũnengani wa mbinyu wa Valao athaw'a kuma kolokolonĩ?
|
bjo da Palô!
|
1.248722
|
Yeova nĩ wa mwanya kwa nzĩa mbingĩ.
|
Jehofa ke wa moswana-noši ka ditsela tše dintši.
|
1.248649
|
Ĩla namũtũngĩa mũvea nĩnĩlilikanaa maũndũ maingĩ ala ũmbĩkĩte.
|
Ge ke mo leboga, se se nkgopotša dilo tše dintši tšeo a ntiretšego tšona.
|
1.24857
|
O na silikalĩ imwe nithĩnasya andũ.
|
Mebušo e mengwe e sehlogo.
|
1.248309
|
Kũvuanw'a kwa Aũme Ana Makuĩtwe Nĩ Mbalasi
|
Banamedi ba Bane ba Dipere ba Utolotšwe
|
1.248218
|
Nĩtwĩyoneete Maũndũnĩ Maingĩ Ũndũ Ngai wĩ Ũseo Ũtathimĩka
|
Modimo o re Bontšhitše Botho bja Gagwe bjo Bogolo ka Ditsela tše Dintši
|
1.248096
|
ũw'o no ũmathasye.
|
Therešo e ka go Lokolla
|
1.247421
|
Ũndũ Tũtonya Kumya Mũndũ wa Tene na Kũmwĩkya Vaasa Vyũ
|
Kamoo re ka Hlobolago Semelo sa Kgale le go Dula re se Hlobotše
|
1.246982
|
Vandũ va kaũ kũkeethĩwa mũuo.
|
Go e na le gore go be le ntwa, go tlo rena khutšo.
|
1.246931
|
We no Ũtetheesye Kĩkundi Kĩla Wĩthĩawa?
|
Na o ka Thuša ka Phuthegong ya Geno?
|
1.246867
|
Kwasũanĩa maũndũ maseo ala ũkemanyĩsya kuma kwake!
|
Nagana ka dilo tše di kgahlišago tšeo re ka ithutago tšona go yena!
|
1.246859
|
Kana eetya ĩkũyũ, akamũnenga nzoka?
|
Ge a kgopela sešeba, a mo fe noga bakeng sa hlapi?
|
1.246803
|
Kwoou Samueli asyoka ĩngĩ na akoma.
|
Ka gona Samuele a boela malaong.
|
1.246736
|
Naaũ makasumbĩka vamwe na Yesũ?
|
Ke bomang bao ba tlago go buša le Jesu?
|
1.246391
|
Nĩkĩ tũkũaa na kũkw'a?
|
Ke ka Baka la Eng re Tšofala le go hwa?
|
1.246345
|
Kũvuanw'a kwa Ana ma Ngai 28.
|
Go Utollwa ga Barwa ba Modimo 28.
|
1.246235
|
Nĩwĩthĩawa wĩ ũndũ wĩ laisi kũmew'a asyai maku? - Mavinda amwe ũyĩthĩawa wĩ ũndũ wĩ laisi.
|
Na go bonolo go kwa batswadi ba gago ka mehla? - Ka dinako tše dingwe go thata.
|
1.246192
|
No ũsaanĩw'e nĩ ũsũngĩo wa ĩkũlyo yĩu.
|
Karabo ya potšišo ye e ka go makatša.
|
1.246111
|
Kwĩw'a ayenda kwĩkala e weka kana e na andũ anini.
|
Go nyaka go ba noši goba go ba le batho ba sego kae.
|
1.245912
|
Eiwa nzaa mũno.
|
E be e swerwe ke tlala.
|
1.245584
|
Nũsomete nesa makaseti ma Mũsyaĩĩsya ala mela kuma?
|
Na o badile ka kelohloko ditokollo tša morago bjale tša Morokami?
|
1.245403
|
Timotheo nĩwathũkũmie na Vaulo myaka mingĩ mũno.
|
Timotheo o ile a šoma le Paulo ka nywaga e mentši.
|
1.245361
|
O na nĩnathooie simũ wa kw'oko.
|
bile phone.
|
1.245297
|
Na nĩmatonya kũtũtetheesya ũmũnthĩ? - Soma Maelesyo ma Mũthya namba 8.
|
Le gona na ba ka re thuša lehono? - Bala Tlhaloso 8.
|
1.245189
|
Syana, mew'ei asyai menyu maũndũnĩ onthe, nũndũ ũu nĩwendeeasya nthĩnĩ wa Mwĩaĩi.
|
Lena bana, le hlompheng batswadi ba lena mo go tšohle, gobane seo ke sona se se kgahlago Modimo.
|
1.24516
|
Ithyĩ twĩthi vamwe naku kwa andũ maku.'
|
Re tla ya nago go batho ba geno."
|
1.245146
|
Yesũ aumie va?
|
Jesu - Moo a Tšwago Gona
|
1.24513
|
Maũndũ Ala Matumaa Tũtana 112.
|
Mabaka a Rena a go Thaba 112.
|
1.2451
|
NĨ MŨTHĨNZĨO mwaũ wa vata vyũ waakwata?
|
KE MPHO efe e kgahlišago kudu yeo o kilego wa e hwetša?
|
1.244419
|
Ũsumbĩ no nginya wĩthwe na mũsumbĩ.
|
Mmušo o swanetše go ba le kgoši.
|
1.24424
|
Kethĩwa Atamu nĩwanyuvie kũmwĩw'a Ngai, ethĩwa ekalile tene na tene ĩũlũ wa nthĩ.
|
Ge nkabe Adama a kgethile go kwa Modimo, nkabe a ile a phela ka mo go sa felego Paradeiseng.
|
1.244178
|
Mũka wa Kaini Aĩ Ũũ?
|
Mosadi wa Kaine e be e le Mang?
|
1.244153
|
"Ĩla nasomie kwa ĩvinda ya mbee ĩũlũ wa aũme asu ana makuĩtwe nĩ mbalasi, nĩnatelemile.
|
"Mathomong ge ke be ke bala ka banamedi ba bane ba dipere ke be ke tšhogile.
|
1.244134
|
Ethĩwa ũu nĩ w'o, ndwĩ weka.
|
Ge e ba go le bjalo, ga se wena o nnoši.
|
1.24391
|
Ĩtina wa myei vakuvĩ kenda, Yesũ nĩwasyaiwe.
|
Mo e ka bago ka morago ga dikgwedi tše senyane, Jesu o ile a belegwa.
|
1.243602
|
Aingĩ nĩmavikĩĩe kwasya: "Nĩnĩkwatĩte ũla w'o!"
|
Ba bantši ba bona ba fihleletše phetho ye: "Ke hweditše therešo!"
|
1.243211
|
Nao nata ethĩwa twĩmakĩĩte nũndũ thayũ witũ wĩ mũisyonĩ?
|
Eupša go thwe'ng ge e ba re belaela ka ge bophelo bja rena bo le kotsing?
|
1.243038
|
Kũmantha Anyanya ma Mũuo 59.
|
Go Tsoma Bagwera ba Khutšo 59.
|
1.242917
|
Ũla ndwaanĩte nake nĩwe mũnyanyae wakwa ũla mũnene?
|
Na molekane wa ka ke mogwera wa ka wa paale?
|
1.242808
|
Yaandĩkiwe ĩndĩĩ?
|
O na la le mengwaga ye mekae?
|
1.242773
|
Vandũ va mayũa, kũkeethĩwa lĩu mwingĩ mũno.
|
Go e na le gore go be le tlala, go tla ba le dijo tše dintši.
|
1.242227
|
Yaĩtye atĩĩ: "Na Yesũ, avatiswa, ambata oyu kuma manzĩnĩ: na sisya, matu mamũvingũkĩa, na oona Veva wa Ngai aitheea ta ĩvũĩ, na aimũvũĩla; na sisya, wasya wauma matunĩ, ũkyasya, Ũũ nĩwe Mwana wakwa mwendwa, ũla nendeeaw'a nĩwe."
|
Gwa napa gwa kwagala lentšu le etšwa legodimong le re: "Yo ke yena Morwa wa ka yo ke mo ratago; o nkgahla kudu."
|
1.242226
|
Aisye: 'Ĩthe wenyu wa ĩtunĩ nĩwĩsĩ mwĩ na vata wa syĩndũ isu syonthe.'
|
Tatagolena wa legodimong o a tseba gore tšohle tšeo le phela ka tšona.
|
1.242221
|
Yaĩ kũũ nthĩ.
|
mo lefaseng.
|
1.242168
|
"Mũndũ, ũla ũsyaĩtwe nĩ mũndũ mũka, nĩ wa mĩthenya mĩvũthũ, na ausũĩte thĩna.
|
"Motho yo a belegwego ke mosadi O phela nako e kopana gomme o tlaletšwe ke pherekano.
|
1.241775
|
Ameie atĩĩ: "Inyw'onthe mwĩ ana ma ĩthe ũmwe."
|
O itše go bona: "Ka moka le . . . bana ba motho."
|
1.241657
|
"Vai Lelũ Ũtesĩlĩka, na Vai Lelũ Mũasa Mũno"
|
"Ga go na Tsela Yeo e sa Sepelegego Goba e Telele"
|
1.241634
|
Anene makwa nĩmesĩ nesa kana ndyĩsa kũmakenga kana kũkengana kwondũ woo." - Tom, United States.
|
Bathwadi ba ka ba a tseba gore nka se ba botše maaka goba ka ba bolelela maaka." - Tom, United States.
|
1.241557
|
Athyũmũĩte vau, nĩwamũvoyie Ngai wake.
|
O ile a rapela Modimo wa gagwe ge a le gare a khuditše.
|
1.241377
|
Ngai nĩwendaa ũkwate mosũngĩo.
|
Modimo o nyaka gore o hwetše dikarabo.
|
1.241309
|
O nake Linda aĩ o na woni ta wa Mami.
|
Rachel o ikwa ka tsela e swanago.
|
1.240598
|
NĨWONAA ũndũ syana ikũlasya makũlyo?
|
NA O kile wa hlokomela tsela yeo bana ba botšišago dipotšišo ka yona?
|
1.24011
|
Yeova Amwĩtie "Mũnyanyawa"
|
Jehofa o Ile a Mmitša "Mogwera wa ka"
|
1.240108
|
Kwasũanĩa kĩvathũkany'o katĩ wa Enoko na Atamu.
|
Nagana ka phapano yeo e lego gona magareng ga Henoge le Adama.
|
1.239848
|
Andũ ta milioni 70 nĩmakwie nũndũ wa yũa myakanĩ ya 1901-2000.
|
Mo e ka bago batho ba dimilione tše 70 ba bolailwe ke tlala lekgolong la bo-20 la mengwaga.
|
1.239754
|
Ĩthe Wakwa, Ngai Wakwa na Mũnyanyawa 31.
|
Tate wa ka, Modimo wa ka le Mogwera wa ka 31.
|
1.239458
|
Na nĩwe mũndũ wa mbee kũwetwa Mbivilianĩ kana aendanasya na Ngai.
|
Ke motho wa pele yoo Beibele e mo hlalosago ka tsela yeo.
|
1.239255
|
Ngai nĩwĩtĩkĩlanaa na makaũ ala mokitawa ũmũnthĩ?
|
Na Modimo o dumelela dintwa?
|
1.239194
|
Vai mũndũ ũkawaa kana kũkw'a.
|
Ga go na motho yo a tlago go babja goba go hwa.
|
1.239102
|
Nĩw'aa neanĩwa ĩla natetheesya andũ ala angĩ."
|
Ka mehla ke ikwa ke kgotsofetše ge ke direla ba bangwe se itšego."
|
1.238723
|
Kũneenea ũndũ tene na mũteũvithany'a kĩndũ nĩ ũndũ wa vata
|
Go bohlokwa go boledišana e sa le pele le ka bolokologi
|
1.238601
|
Nĩkĩ Ũla Mũthĩnzĩo Mũnene wa Ngai Nĩ wa Vata Mũno?
|
Mpho e Kgolokgolo ya Modimo - Ke ka Baka La'ng e le Bohlokwa Gakaakaa?
|
1.23849
|
Ĩvinda Yonthe "Mũsili wa Nthĩ Yonthe" Ekaa Ũla Waĩle _ Kwĩmanyĩsya
|
"Moahlodi wa Lefase ka Moka" o Dula a Dira se se Lokilego
|
1.238211
|
Ee Jahanawa Ae Mai
|
Helo Cikgu,
|
1.238073
|
Silikalĩ ya nthĩ yonthe ĩtonya kũtuma andũ ma mbaĩ syonthe methĩwa na ngwatanĩo ata?
|
Mmušo wa lefase ka moka o ka kopanya bjang batho ba ditšhaba ka moka?
|
1.237907
|
Ĩthĩwa na woni waĩle ĩũlũ wa mbesa.
|
E ba le pono e nepagetšego ka tšhelete.
|
1.237891
|
Na kĩkw'ũ kĩikethĩwa vo ĩngĩ kana kũĩa kana woo.
|
Mme yena Modimo o tlo phomola megokgo ka moka mahlong a bona; le lehu le ka se hlwe le eba gona; le ge e le manyami le dillo le bohloko, di ka se hlwe di eba gona; gobane tša pele di fetile.
|
1.237734
|
Kwoou, Yesũ ndaĩ na ĩthe wa kĩmũndũ.
|
Ka gona, Jesu ga se a ka a ba le tate wa motho.
|
1.237733
|
We wĩona ata? - Soma 1 Yoana 3:10-12.
|
O nagana'ng? - Bala 1 Johane 3:10-12.
|
1.237517
|
Yĩla Yosevu waamũkie nĩwamũtwaie Meli o ũndũ mũlaĩka wamwĩaĩĩte eke.
|
Ya re ge ba tsena ka ntlong ba bona lesea le na le Maria mmago lona, ba wela fase ba le khunamela.
|
1.237409
|
Kĩla andũ mekwenda mũno nĩ mũuo.
|
Batho ba tloga ba nyaka khutšo.
|
1.237362
|
"Wĩ Mũndũ Mũka Mwanake Mũno kwa Kũsiw'a"
|
"O Mosadi wa Ponagalo e Botse"
|
1.237164
|
Nĩkĩ twaĩle kwĩmanyĩsya ĩũlũ wa alaĩka?
|
Ke ka baka la'ng re swanetše go ithuta ka barongwa?
|
1.237134
|
Mũũme na mũka maĩlĩte kwĩkalany'a ata?
|
Monna le mosadi ba swanetše go swarana bjang?
|
1.236788
|
Atamu akwie Enoko e na myaka 308.
|
Adama o hwile ge Henoge a na le mengwaga e 308.
|
1.236647
|
Ũmũnthĩ Yesũ aendee kwĩka ata?
|
Ke eng seo Jesu a se dirago gona bjale?
|
1.236493
|
Nĩkĩ kwĩ na vata wa nthĩ nzaũ?
|
Ke ka baka la'ng lefase le lefsa le nyakega?
|
1.236225
|
Kũendany'a na Ala Oĩ Nĩkũndethetye Mũno
|
Ke Hotšwe ke go Sepela le Batho ba Bohlale
|
1.236158
|
Na wasya ũsu wasya: 'Ninyie Yesũ ũla ũũthĩny'a.'
|
Morena a re: Ke nna Jesu yo o mo hlomerego.
|
1.235781
|
Ũndũ wa kũmakya nĩ kana no neethĩawa na mwĩkalĩle ũte mũseo.
|
Sa go nyamiša ke gore ke be ke itshwere gampe.
|
1.235765
|
Nĩ maũndũ meva matumaa mũthĩnzĩo woneka wĩ wa vata kwĩ mĩthĩnzĩo ĩla ĩngĩ?
|
Ke dintlha dife tšeo di dirago gore mpho e nngwe e be bohlokwa go phala e nngwe?
|
1.235579
|
Na Ngai nũmenete kwona andũ maithĩna.
|
E bile Modimo o hloile go bona batho ba tlaišega.
|
1.235448
|
Ngai Nũtwathĩte Nthĩ Nzaũ 146.
|
Modimo o re Tshepišitše Paradeise 146.
|
1.235255
|
Ũndũ ũla wa kũmakya nĩ kana, andũ aingĩ nĩmathĩnĩkaa mũno o tondũ Doreen wathĩnĩkie.
|
Ka maswabi, tsela yeo Doreen a ilego a ikwa ka yona e tlwaelegile.
|
1.234992
|
Vaulo aĩ mwove ku Yelusaleme.
|
Paulo o be a le kgolegong kua Jerusalema.
|
1.234989
|
Ũndũ Kaio Watetheeisye Ana-a-asa Make
|
Kamoo Gayo a Ilego a Thuša Bakristegotee le Yena
|
1.234713
|
10 O na ĩngĩ, wĩnyivyo no ũtũtetheesye 'tũkĩlye ũthũku vinya na ũseo.'
|
10 Le gona boipoetšo bo ka re thuša go "tšwela pele [re] fenya bobe ka botse."
|
1.234619
|
Inyw'ĩ Amũika, Nĩmwĩyũmbanĩsye Kũvatiswa?
|
Bana - Na le Loketše go Kolobetšwa?
|
1.234383
|
Ũla ũkuĩtwe nĩ mbalasi ĩno onanasya kaũ.
|
Monamedi yoo o swantšhetša ntwa.
|
End of preview. Expand
in Data Studio
Kamba-Pedi_Sentence-Pairs Dataset
This dataset contains sentence pairs for African languages along with similarity scores. It can be used for machine translation, sentence alignment, or other natural language processing tasks.
This dataset is based on the NLLBv1 dataset, published on OPUS under an open-source initiative led by META. You can find more information here: OPUS - NLLB-v1
Metadata
- File Name: Kamba-Pedi_Sentence-Pairs
- Number of Rows: 37846
- Number of Columns: 3
- Columns: score, Kamba, Pedi
Dataset Description
The dataset contains sentence pairs in African languages with an associated similarity score. Each row consists of three columns:
score: The similarity score between the two sentences (range from 0 to 1).Kamba: The first sentence in the pair (language 1).Pedi: The second sentence in the pair (language 2).
This dataset is intended for use in training and evaluating machine learning models for tasks like translation, sentence similarity, and cross-lingual transfer learning.
References
Below are papers related to how the data was collected and used in various multilingual and cross-lingual applications:
[1] Holger Schwenk and Matthijs Douze, Learning Joint Multilingual Sentence Representations with Neural Machine Translation, ACL workshop on Representation Learning for NLP, 2017
[2] Holger Schwenk and Xian Li, A Corpus for Multilingual Document Classification in Eight Languages, LREC, pages 3548-3551, 2018.
[3] Holger Schwenk, Filtering and Mining Parallel Data in a Joint Multilingual Space ACL, July 2018
[4] Alexis Conneau, Guillaume Lample, Ruty Rinott, Adina Williams, Samuel R. Bowman, Holger Schwenk and Veselin Stoyanov, XNLI: Cross-lingual Sentence Understanding through Inference, EMNLP, 2018.
[5] Mikel Artetxe and Holger Schwenk, Margin-based Parallel Corpus Mining with Multilingual Sentence Embeddings arXiv, Nov 3 2018.
[6] Mikel Artetxe and Holger Schwenk, Massively Multilingual Sentence Embeddings for Zero-Shot Cross-Lingual Transfer and Beyond arXiv, Dec 26 2018.
[7] Holger Schwenk, Vishrav Chaudhary, Shuo Sun, Hongyu Gong and Paco Guzman, WikiMatrix: Mining 135M Parallel Sentences in 1620 Language Pairs from Wikipedia arXiv, July 11 2019.
[8] Holger Schwenk, Guillaume Wenzek, Sergey Edunov, Edouard Grave and Armand Joulin CCMatrix: Mining Billions of High-Quality Parallel Sentences on the WEB
[9] Paul-Ambroise Duquenne, Hongyu Gong, Holger Schwenk, Multimodal and Multilingual Embeddings for Large-Scale Speech Mining, NeurIPS 2021, pages 15748-15761.
[10] Kevin Heffernan, Onur Celebi, and Holger Schwenk, Bitext Mining Using Distilled Sentence Representations for Low-Resource Languages
- Downloads last month
- 8
Size of downloaded dataset files:
3.81 MB
Size of the auto-converted Parquet files:
2.71 MB
Number of rows:
37,846