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-要搞自己的大型語言模型，最基本的基本，就是需要一大堆文字資料，從 Common Crawl 上頭抓回來慢慢清洗是一條路，清洗維基百科網站的週期性下載檔也是一個方法。本資料集是解析自[維基百科於 20240420 發布的繁體中文版打包檔](https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20240420/) bz2 檔案的內容，在解析出所需內容後，利用 [wikitextparser](https://wikitextparser.readthedocs.io/en/latest/) 移除 Wiki 標記。解析後保留的欄位有兩個：條目名稱（title），條目內容（page article）。
+要搞自己的大型語言模型，最基本的基本，就是需要一大堆文字資料，從 Common Crawl 上頭抓回來慢慢清洗是一條路，清洗維基百科網站的週期性下載檔也是一個方法。本資料集是解析自[維基百科於 20250401 發布的繁體中文版打包檔](https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/20250401/) bz2 檔案的內容，在解析出所需內容後，利用 [wikitextparser](https://wikitextparser.readthedocs.io/en/latest/) 移除 Wiki 標記。解析後保留的欄位有兩個：條目名稱（title），條目內容（page article）。
 
 原始的打包檔條目內容簡繁混雜，所以有利用 [OpenCC](https://github.com/BYVoid/OpenCC) 進行簡轉繁處理。
 
 * 全部 4,635,681 個條目
 * 全部 1,471,195 個條目標題
-* 無法自動去標記的條目數:3,164,486
+* 無法自動去標記的條目數: 3,164,486
 * 有內容的條目數: 1,471,195
 
 因為本資料集內容龐大，要塞進一般的個人電腦中進行計算，恐怕會有資源不足的情形。建議使用[parquet](https://huggingface.co/docs/datasets/loading#parquet)格式下載使用。