Datasets:
text
stringlengths 4
320
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é ɖò ayìjúnjɔ́n elle est assis
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mí ɖò ayìjúnjɔ́n nous sommes assis
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e ɖo azɔmɛ elle est à l'école
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mí ɖo azɔmɛ nous sommes à l'école
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e ɖo xwe gbe elle est à la maison
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e su ayihɔn a demain matin
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e wá gbɛ ɖo elle est née à
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un wá gbɛ ɖo je suis est née à
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kɔvɛ̀ covè
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e xwè elle va à
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mí xwè nous allons à
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yin tɔn wɛ̀ c'est à moi
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é yètɔn wɛ̀ c'est à lui
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mitɔn wɛ̀ c'est à vous
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yin tɔn wɛ̀ çà m'appartient
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é yètɔn wɛ̀ çà lui appartient
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mítɔn wɛ̀ çà nous appartient
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mɛ ɖo kwɛ qui a de l'argent
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mi kú d'ázɔ̆ merci à vous
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nabi mi sa à combien vendez-vous
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nu tɔ ce a mon père
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nǔtɛ́ wa a ɖe ɖo qu'est-ce que tu fais à
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nǔtɛ́ wa mí ɖe ɖo qu'est-ce que nous faisons à
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un lin nuɖe a ɖɔ ɔ kpɔn j'ai pensé à ce que tu as dit
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un xwe je vais à
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mí xwe nous allons à
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e xwe elle va à
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xwe nabi wɛ à ɖo quel âge as-tu
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xwe nabi wɛ é ɖo quel âge a-t-il
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xwe nabi wɛ é ɖo quel âge a-t-elle
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xwe nabi wɛ mi ɖo quel âge avez-vous
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dɔn ɛ dó dò abaisse-le
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e sɔ́ éɖéé hwè elle s'est rabaissée
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mí sɔ́ míɖéé hwè nous nous sommes rabaissés
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gbɛ̀ cé lɛ́ ɖò yiyi tɛ mi wɛ̀ mes camarades m'abandonnent
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azɔn zin i d'ɛ́ il est très abattu par la maladie
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jijɔhɔn cyɔn toxo ɔ l'orage s'est abattu sur la ville
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lanmɛ ce tlú je suis abattu
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lanmɛ ce tlú je suis abattue
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wùtú cé tlú je suis abattue
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tlú kan nú mì m'a abattu
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e fyɔ́n elle a pressé
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nùtítɛ́ abcès
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nùtítɛ́ cè mon abcès
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é zɛ̀ elle a incisé
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nù tɛ́ mì j'ai un abcès
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nùtítɛ́ ɔ́ wú sìn l'abcès a éclaté
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wiin ɔ l'abeille
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folo ɔ la fleur
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bi wɛ gble c'est tout abîmé
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é fɛ́n logomɛ il a la hanche abîmée
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kɛkɛ ɔ le vélo
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mi ma hɛn kɛkɛ ɔ gble o n'abîmez pas le vélo
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é nɔ́ y'àvĭ il pleure
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mi nɔ́ y'àvĭ vous pleurez
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é ɖɔ́ kanjɔ soò il urine du sang abondamment
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é nɔ́ y'àvĭ yoò il pleure abondamment
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é nɔ́ y'àvĭ clɛclɛ̀ elle pleure abondamment
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jì pluie
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jì ɔ́ ɖò funfun wɛ̀ wɔwɔ̀ la pluie fine tombe abondamment
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tɔ ɖò flíflɛ́ wɛ̀ le fleuve coule abondamment
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e flá'yĭ il y en a en abondance
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nù nyɔ́ n'í vininì qu'il ait en abondance
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un wá bó nú lɛngbɔ́ lɛ́ ná mɔ̀ gbɛ̀ bó ná mɔ̀ gbɛ dó gbɛ jí moi je suis venu pour que les brebis aient la vie et qu'elles l'aient en abondance
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nu ce mɛ nɔ jí atán je ressens une abondante salivation
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wulɛkpa salle de bain
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xó tɔ́n vɛ́ wŭ ă il est d'un abord facile
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e jɛ̀ age ɖe ɔ jí il a abordé l'autre rive
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mɛ ɖokpó sɛ́ yá mì quelqu'un m'a abordé
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ali chemin
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dèkánmɛ̀ dèkànmè
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avùn élɔ́ nɔ́ gbó dín ce chien aboie beaucoup
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e glɔ́n jí il s'est abrité contre la pluie
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nɔ bɛ yɛ̀ abrite le soleil
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un jɛ do tɔ̀n je regrette son absence
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hweɖĕbùnu chaque fois
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é ɖò xwé ă il est absent
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mi ɖò xwé ă vous êtes absents
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a wà fí ɔ́ si tu viens ici
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kpódó et
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nɔ cé ma mère
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ɖò xwé ă sont absents
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azɔmɛvi écolière
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azɔmɛvi ɖagbe bon écolière
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azɔmɛ l'école
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un gɔ̀n xwé je me suis absenté de la maison
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mí gɔ̀n xwé nous nous sommes absentés de la maison
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un tɔ́n je suis sorti
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e tɔ́n il est sorti
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mi tɔ́n vous êtes sortis
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un na tɔ́n je vais sortir
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mí na tɔ́n nous allons sortir
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a jlŏ dóó à est-ce que tu y tiens absolument
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un ma ɖi xɛsi nú nùɖé je ne crains rien
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mí ma ɖi xɛsi nú nùɖé nous ne craignons rien
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ajòtɔ́ lɛ́ les voleurs
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ajòtɔ́ voleuse
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é gú mɛ hú gbo'jɔ́ il est absolument inutile
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e jɛ́n nɛ́ absolument
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e jɛ́n nɛ́ c'est absolument celà
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in Data Studio
Dataset origin: https://github.com/bonaventuredossou/ffr-v1
Description
The authors of the dataset provide a description in the following PDFs: here and here.
Citation
@inproceedings{emezue-dossou-2020-ffr,
title = "{FFR} v1.1: {F}on-{F}rench Neural Machine Translation",
author = "Emezue, Chris Chinenye and
Dossou, Femi Pancrace Bonaventure",
editor = "Cunha, Rossana and
Shaikh, Samira and
Varis, Erika and
Georgi, Ryan and
Tsai, Alicia and
Anastasopoulos, Antonios and
Chandu, Khyathi Raghavi",
booktitle = "Proceedings of the Fourth Widening Natural Language Processing Workshop",
month = jul,
year = "2020",
address = "Seattle, USA",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2020.winlp-1.21",
doi = "10.18653/v1/2020.winlp-1.21",
pages = "83--87",
abstract = "All over the world and especially in Africa, researchers are putting efforts into building Neural Machine Translation (NMT) systems to help tackle the language barriers in Africa, a continent of over 2000 different languages. However, the low-resourceness, diacritical, and tonal complexities of African languages are major issues being faced. The FFR project is a major step towards creating a robust translation model from Fon, a very low-resource and tonal language, to French, for research and public use. In this paper, we introduce FFR Dataset, a corpus of Fon-to-French translations, describe the diacritical encoding process, and introduce our FFR v1.1 model, trained on the dataset. The dataset and model are made publicly available, to promote collaboration and reproducibility.",
}
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