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Error code: DatasetGenerationCastError Exception: DatasetGenerationCastError Message: An error occurred while generating the dataset All the data files must have the same columns, but at some point there are 2 new columns ({'hypothesis_id', 'prem_id'}) This happened while the csv dataset builder was generating data using hf://datasets/HiTZ/XNLIvar/es/xnli-eu2es-native.tsv (at revision 9fc5152d0042c9bb6bf278023b3fca97eab40ee7) Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations) Traceback: Traceback (most recent call last): File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1871, in _prepare_split_single writer.write_table(table) File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 643, in write_table pa_table = table_cast(pa_table, self._schema) File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2293, in table_cast return cast_table_to_schema(table, schema) File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2241, in cast_table_to_schema raise CastError( datasets.table.CastError: Couldn't cast prem_id: string premise: string hypothesis_id: string hypothesis: string label: int64 -- schema metadata -- pandas: '{"index_columns": [{"kind": "range", "name": null, "start": 0, "' + 842 to {'premise': Value(dtype='string', id=None), 'hypothesis': Value(dtype='string', id=None), 'label': Value(dtype='int64', id=None)} because column names don't match During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1436, in compute_config_parquet_and_info_response parquet_operations = convert_to_parquet(builder) File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1053, in convert_to_parquet builder.download_and_prepare( File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 925, in download_and_prepare self._download_and_prepare( File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1001, in _download_and_prepare self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs) File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1742, in _prepare_split for job_id, done, content in self._prepare_split_single( File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1873, in _prepare_split_single raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error( datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset All the data files must have the same columns, but at some point there are 2 new columns ({'hypothesis_id', 'prem_id'}) This happened while the csv dataset builder was generating data using hf://datasets/HiTZ/XNLIvar/es/xnli-eu2es-native.tsv (at revision 9fc5152d0042c9bb6bf278023b3fca97eab40ee7) Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
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premise
string | hypothesis
string | label
int64 |
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Bien, ni estaba pensando en eso, pero estaba tan frustrada y empecé a hablar con él de nuevo. | No he vuelto a hablar con él. | 2 |
Bien, ni estaba pensando en eso, pero estaba tan frustrada y empecé a hablar con él de nuevo. | Estaba tan molesto que empecé a hablar con él de nuevo. | 0 |
Bien, ni estaba pensando en eso, pero estaba tan frustrada y empecé a hablar con él de nuevo. | Tuvimos una gran charla. | 1 |
Y pensé que era un privilegio, y todavía es, todavía es, yo era el único 922 Ex-O que estaba en mi campo de carrera AFFC de la Fuerza Aérea. | No sabía que no era la única persona en el campo ese día. | 1 |
Y pensé que era un privilegio, y todavía es, todavía es, yo era el único 922 Ex-O que estaba en mi campo de carrera AFFC de la Fuerza Aérea. | Tenía la impresión de que era el único con ese número en el campo AFFC Air Force Career. | 0 |
Y pensé que era un privilegio, y todavía es, todavía es, yo era el único 922 Ex-O que estaba en mi campo de carrera AFFC de la Fuerza Aérea. | A todos nos dieron el mismo número exacto, sin importar los privilegios que nos prometieron que se nos concedieran, todo era una mentira. | 2 |
Me dijeron que, esto... que un tipo me llamaría al final para vernos. | Nunca me dijeron nada sobre conocer a alguien. | 2 |
Me dijeron que, esto... que un tipo me llamaría al final para vernos. | Me dijeron que llamarían a un tipo para que me conociera. | 0 |
Me dijeron que, esto... que un tipo me llamaría al final para vernos. | El tipo apareció un poco tarde. | 1 |
Hay tanto que se puede decir sobre eso, que sencillamente me voy a saltar eso. | ¡Quiero contarte todo lo que sé sobre eso! | 2 |
Hay tanto que se puede decir sobre eso, que sencillamente me voy a saltar eso. | No hablaré de eso, aunque hay mucho que cubrir. | 0 |
Hay tanto que se puede decir sobre eso, que sencillamente me voy a saltar eso. | No hablaré sobre la historia de la ciudad porque hay mucho que decir. | 1 |
Eso es era lo más importante que queríamos salvar, ya que no había forma de lanzar una bomba hidrógena desde unos 30, un C124. | No nos importó guardar nada. | 2 |
Eso es era lo más importante que queríamos salvar, ya que no había forma de lanzar una bomba hidrógena desde unos 30, un C124. | Queríamos salvar una cosa más que el resto. | 0 |
Eso es era lo más importante que queríamos salvar, ya que no había forma de lanzar una bomba hidrógena desde unos 30, un C124. | Queríamos salvar la bomba-H porque era muy difícil de manejar. | 1 |
Así que no tengo muy claro por qué. | Estoy seguro de la razón por la cual. | 2 |
Así que no tengo muy claro por qué. | No sé por qué él transfirió las escuelas. | 1 |
Así que no tengo muy claro por qué. | No sé por qué sucedió eso. | 0 |
Esta es Fannie Flono. Creció en Ag-- Augusta, GA, y va a hablar sobre algunas historias de su infancia. | Fannie Flono tuvo que reprogramar y no puede contarnos ninguna historia hoy. | 2 |
Esta es Fannie Flono. Creció en Ag-- Augusta, GA, y va a hablar sobre algunas historias de su infancia. | Fannie Flono está aquí y nos hablará sobre sus historias de infancia cuando creció en Augusta, GA. | 0 |
Esta es Fannie Flono. Creció en Ag-- Augusta, GA, y va a hablar sobre algunas historias de su infancia. | Fannie Flono pudo hablarnos hoy a pesar de su apretada agenda. | 1 |
Y había echado a cinco destacamentos de U2. | He tratado con el U2. | 0 |
Y había echado a cinco destacamentos de U2. | No 'lidié con el U2 en absoluto. | 2 |
Y había echado a cinco destacamentos de U2. | Trabajé con los destacamentos para el U2 todos los días durante cuarenta años. | 1 |
Yo era el único que alguna vez ejecutaba los reguladores para la prueba en las cámaras de altitud en miniatura. | No me gustó ser el único en ejecutar los reguladores para las pruebas. | 1 |
Yo era el único que alguna vez ejecutaba los reguladores para la prueba en las cámaras de altitud en miniatura. | Las pruebas se realizaron en las cámaras de altitud en miniatura. | 0 |
Yo era el único que alguna vez ejecutaba los reguladores para la prueba en las cámaras de altitud en miniatura. | Hubo algunos de nosotros que dirigimos los reguladores para la prueba. | 2 |
Soy, esto, el sargento jefe maestro, jubilado, como dijo Rick. | Todavía estoy trabajando para este día. | 2 |
Soy, esto, el sargento jefe maestro, jubilado, como dijo Rick. | Me retiré en 2002. | 1 |
Soy, esto, el sargento jefe maestro, jubilado, como dijo Rick. | Rick te dijo que estaba retirado. | 0 |
Hay algunas proyecciones del flujo de caja y, uh, eh, es para tal y cual Cutty, el nombre del cliente. | El cliente llamado Cutty gana $ 10000 al mes. | 1 |
Hay algunas proyecciones del flujo de caja y, uh, eh, es para tal y cual Cutty, el nombre del cliente. | Hay un cliente llamado Cutty. | 0 |
Hay algunas proyecciones del flujo de caja y, uh, eh, es para tal y cual Cutty, el nombre del cliente. | No tenemos clientes llamados Cutty. | 2 |
La chica que me puede ayudar está en la otra punta de la ciudad. | La chica de la que necesito ayuda vive muy lejos. | 0 |
La chica que me puede ayudar está en la otra punta de la ciudad. | La niña que me va a ayudar está a 5 millas de distancia. | 1 |
La chica que me puede ayudar está en la otra punta de la ciudad. | No hay nadie que pueda ayudarme. | 2 |
Pero ellos estaban divididos acerca de quiénes eran las manos de campo y quiénes eran los niños de la casa, era algo así como... | Todos estuvieron de acuerdo en que todos trabajarían en el campo. | 2 |
Pero ellos estaban divididos acerca de quiénes eran las manos de campo y quiénes eran los niños de la casa, era algo así como... | No podían ponerse de acuerdo sobre quién era una mano de campo y quién pertenecía a la casa. | 0 |
Pero ellos estaban divididos acerca de quiénes eran las manos de campo y quiénes eran los niños de la casa, era algo así como... | No podían estar de acuerdo con quién debería trabajar en el campo de algodón y quién debería fregar los pisos. | 1 |
Hoy nos hablará sobre la Tercera SS, el U2 Quick y el Blackbird. | Él ha decidido no hablar más. | 2 |
Hoy nos hablará sobre la Tercera SS, el U2 Quick y el Blackbird. | Él habla de tres submarinos diferentes. | 1 |
Hoy nos hablará sobre la Tercera SS, el U2 Quick y el Blackbird. | Él habla de tres cosas. | 0 |
Quiero decir que ellos solo tenían, algo así como, cinco hijos. Uno de ellos murió. | Todos sus hijos sobrevivieron. | 2 |
Quiero decir que ellos solo tenían, algo así como, cinco hijos. Uno de ellos murió. | Un niño murió de los cinco. | 0 |
Quiero decir que ellos solo tenían, algo así como, cinco hijos. Uno de ellos murió. | El niño que murió había nacido con problemas de salud. | 1 |
Y, por supuesto, Androv Gromikov no respondió a nada, pero disponíamos de toda la información de las películas hechas por el U2. | El U2 tomó mucha película. | 0 |
Y, por supuesto, Androv Gromikov no respondió a nada, pero disponíamos de toda la información de las películas hechas por el U2. | El U2 tomó una tonelada de película de debajo del agua. | 1 |
Y, por supuesto, Androv Gromikov no respondió a nada, pero disponíamos de toda la información de las películas hechas por el U2. | No teníamos material de archivo, así que tuvimos que adivinar. | 2 |
Dijo que le caían lágrimas de los ojos, y después dijo que Joe fue hasta el porche. | Cuando le dijo que subiera al porche, tenía lágrimas en los ojos. | 0 |
Dijo que le caían lágrimas de los ojos, y después dijo que Joe fue hasta el porche. | Ella se secó rápidamente las lágrimas después de arrojar a Joe fuera del porche. | 2 |
Dijo que le caían lágrimas de los ojos, y después dijo que Joe fue hasta el porche. | Estaba tan feliz de ver a Joe que comenzó a llorar. | 1 |
Incluso si la aeronave estaba en llamas, ¿por qué se quemaría y se derretiría si tiene un componente de plomo para que la radiación se filtre? | La radiación también se puede contener durante un incendio. | 1 |
Incluso si la aeronave estaba en llamas, ¿por qué se quemaría y se derretiría si tiene un componente de plomo para que la radiación se filtre? | La radiación se filtraría de un componente principal después de que el avión se quemara. | 0 |
Incluso si la aeronave estaba en llamas, ¿por qué se quemaría y se derretiría si tiene un componente de plomo para que la radiación se filtre? | La radiación no se filtraría durante un incendio. | 2 |
Este es el sargento jefe maestro Clem Francis, jubilado de las fuerzas aéreas estadounidenses. | El Jefe está retirado de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos. | 0 |
Este es el sargento jefe maestro Clem Francis, jubilado de las fuerzas aéreas estadounidenses. | El Jefe recientemente se retiró hace unas semanas. | 1 |
Este es el sargento jefe maestro Clem Francis, jubilado de las fuerzas aéreas estadounidenses. | El Jefe de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos acaba de comenzar su carrera esta semana. | 2 |
Bueno, llegó hasta el punto en que hay dos o tres aeronaves que llegan en una semana y no sabía a dónde volaban. | Más de un avión llega cada semana. | 0 |
Bueno, llegó hasta el punto en que hay dos o tres aeronaves que llegan en una semana y no sabía a dónde volaban. | El incremento del tráfico de aviones es problemático. | 1 |
Bueno, llegó hasta el punto en que hay dos o tres aeronaves que llegan en una semana y no sabía a dónde volaban. | Nunca llega ningún avión. | 2 |
Ellos ya habían tenido su entrenamiento en los trajes presurizados y me había costado algo de tiempo ponerme un traje presurizado. | Se tardan tres meses en completar el entrenamiento en el uso de un traje de presión. | 1 |
Ellos ya habían tenido su entrenamiento en los trajes presurizados y me había costado algo de tiempo ponerme un traje presurizado. | El entrenamiento para usar un traje a presión requiere tiempo. | 0 |
Ellos ya habían tenido su entrenamiento en los trajes presurizados y me había costado algo de tiempo ponerme un traje presurizado. | Podríamos haberte entrenado para usar un traje de presión completo para el final del día. | 2 |
Quiero decir que no había ningún peligro de entrar con la bomba porque no explotaría, independientemente de lo duro que tocó el suelo. | La bomba había sido desactivada por el piloto. | 1 |
Quiero decir que no había ningún peligro de entrar con la bomba porque no explotaría, independientemente de lo duro que tocó el suelo. | La bomba no tuvo ninguna posibilidad de explotar. | 0 |
Quiero decir que no había ningún peligro de entrar con la bomba porque no explotaría, independientemente de lo duro que tocó el suelo. | Había un gran peligro de que la bomba explotara. | 2 |
Y qué tal si se parece exactamente a lo que intento hacer. | No estoy seguro de cómo te parece esto. | 2 |
Y qué tal si se parece exactamente a lo que intento hacer. | Obviamente, estoy tratando de hacerlo. | 0 |
Y qué tal si se parece exactamente a lo que intento hacer. | Estoy tratando de terminar mi proyecto la próxima semana. | 1 |
Pero de igual forma, los animales se perderían todo el tiempo, en especial las cabras. | Las cabras escapaban del granero todos los días. | 1 |
Pero de igual forma, los animales se perderían todo el tiempo, en especial las cabras. | Las cabras escaparon a menudo. | 0 |
Pero de igual forma, los animales se perderían todo el tiempo, en especial las cabras. | Las cabras estaban seguras y a salvo. | 2 |
Cuando entramos, las puertas estaban cerradas. | Todas las puertas estaban abiertas. | 2 |
Cuando entramos, las puertas estaban cerradas. | Teníamos las llaves con nosotros. | 1 |
Cuando entramos, las puertas estaban cerradas. | Entramos a pesar de que las puertas estaban cerradas. | 0 |
De manera que solo tenía que coger los totales y probar y resolverlo así. | Estoy seguro de que los totales son todo lo que necesito para resolver esto. | 1 |
De manera que solo tenía que coger los totales y probar y resolverlo así. | No tengo la menor idea de qué hacer solo con los totales. Por favor, dame más detalles para deshacer este entuerto. | 2 |
De manera que solo tenía que coger los totales y probar y resolverlo así. | Lo calcularé basandome en los totales. | 0 |
Él vino, abrió la puerta y recuerdo mirar atrás y ver la expresión de su rostro, y pude ver que estaba decepcionado. | Estaba tan emocionado y repleto de alegría que prácticamente golpeó la puerta del marco. | 2 |
Él vino, abrió la puerta y recuerdo mirar atrás y ver la expresión de su rostro, y pude ver que estaba decepcionado. | Intentaba no hacernos sentir culpables, pero sabíamos que le habíamos causado problemas. | 1 |
Él vino, abrió la puerta y recuerdo mirar atrás y ver la expresión de su rostro, y pude ver que estaba decepcionado. | Solo por la mirada en su cara cuando entró por la puerta supe que estaba decepcionado. | 0 |
Entonces, no tengo ninguna historia concreta. | No tengo una tienda en particular. | 0 |
Entonces, no tengo ninguna historia concreta. | Tengo una tienda en concreto. | 2 |
Entonces, no tengo ninguna historia concreta. | Hay muchas tiendas. | 1 |
Y fue que él nunca tuvo que hacer algo por sí mismo. | Él recibe mucha ayuda. | 0 |
Y fue que él nunca tuvo que hacer algo por sí mismo. | Él recibe ayuda con sus comidas y ropa. | 1 |
Y fue que él nunca tuvo que hacer algo por sí mismo. | Él es muy independiente. | 2 |
Así que yo pensaba, Dios mío, y Ramona estaba ahí. | Ramona estaba en el suelo acurrucada en posición fetal. | 2 |
Así que yo pensaba, Dios mío, y Ramona estaba ahí. | Ramona me estaba juzgando en silencio. | 1 |
Así que yo pensaba, Dios mío, y Ramona estaba ahí. | Ramona se mantenía erguida mientras yo permanecía allí boquiabierto. | 0 |
¡Y en realidad era ligera! | Comió mucha comida, pero no aumentó de peso. | 1 |
¡Y en realidad era ligera! | Ella no pesaba mucho. | 0 |
¡Y en realidad era ligera! | Ella estaba muy feliz. | 2 |
No sé si se quedó en Augusta después de eso. | Él continuó viviendo en Augusta incluso después de los ataques. | 1 |
No sé si se quedó en Augusta después de eso. | Él continuó viviendo en Augusta. | 0 |
No sé si se quedó en Augusta después de eso. | Se mudó fuera de Augusta de inmediato. | 2 |
Todo lo que hicimos... nunca nos dijeron a dónde iban, ni siquiera cuando salían de la base para ir a algún sitio donde se quedaban algún tiempo. | Nunca pregunté a dónde iban. | 1 |
Todo lo que hicimos... nunca nos dijeron a dónde iban, ni siquiera cuando salían de la base para ir a algún sitio donde se quedaban algún tiempo. | Siempre nos dejan saber dónde estaban y hacia dónde iban. | 2 |
Todo lo que hicimos... nunca nos dijeron a dónde iban, ni siquiera cuando salían de la base para ir a algún sitio donde se quedaban algún tiempo. | Nunca nos dijeron a dónde iban. | 0 |
Dijeron: Estamos pagando por un lugar para que te quedes. | No pagarán nada por nosotros. | 2 |
XNLIvar: Basque and Spanish variation-inclusive NLI
This repository contains the data and code used in the paper Lost in Variation? Evaluating NLI Performance in Basque and Spanish Geographical Variants
This paper evaluates the capacity of current language technologies to understand Basque and Spanish language varieties. We use Natural Language Inferenc (NLI) as a pivot task and introduce a novel, manually-curated parallel dataset in Basque and Spanish and their corresponding variants. Empirical analysis of comprehensive crosslingual and in-context learning experiments with, respectively, encoder-only and decoder-based Large Language Models (LLMs), reveals a performance drop when processing linguistic variations, with more pronounced effects observed in Basque. Error analysis indicates that lexical overlap plays no role, suggesting that linguistic variation represents the primary reason for the lower results. All data and code in this repository are public under Attribution-NonCommercial 4.0 International license.
Dataset decription
XNLIeu (the origin dataset for XNLIvar) has been derived from XNLI and it is distributed under its same license.
XNLIvar, a novel, manually-curated, variation inclusive NLI datasets in Basque and Spanish for NLI evaluation. The data is structured in the following folders:
- eu: It provides the original XNLI test data, as well as the native and variation inclusive datasets.
- es: It provides de original XNLI test data, as well as the Basque native data translated into Spanish and the variation inclusive data.
- Translations: It provides the automatic translations of the native and variation inclusive datasets into English.
- ablation-eu: The datasets used in the ablation experiments for Basque.
- ablation-es: The datasets used in the ablation experiments for Spanish.
Useful links
Citation
The paper that explains the dataset and experiments can be cited as follows:
@inproceedings{bengoetxea-et-al-2025,,
title = "Lost in Variation? Evaluating NLI Performance in Basque and Spanish Geographical Variants",
author = "Bengoetxea, Jaione and
Gonzalez-Dios, Itziar and
Agerri, Rodrigo",
year = "2025",
url = "https://arxiv.org/abs/2506.15239"
}
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