Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
text
stringlengths
23
89
သူ့အိတ်ကပ်ထဲမှာ ငါးရာတန် နှစ်ရွက်ပဲ ကျန်တော့တယ်။
မနက်ဖြန် အစည်းအဝေးကို လူအယောက် နှစ်ဆယ် တက်ရောက်ဖို့ ရှိပါတယ်။
ဒီခြံထဲမှာ ခွေးလေး ၅ ကောင်နဲ့ ကြောင် ၃ ကောင် မွေးထားတယ်။
ဈေးထဲမှာ ကြက်သွန်နီ တစ်ပိဿာကို သုံးထောင်ပေးရတယ်။
ရွှေတိဂုံစေတီတော်ကို တစ်နေ့ကို ဘုရားဖူး ထောင်နဲ့ချီ လာကြပါတယ်။
မင်းအတွက် လက်ဆောင်အဖြစ် ကလောင်တံ ၅ ချောင်း ဝယ်လာခဲ့တယ်။
သစ်ပင်တစ်ပင် စိုက်ရင် ကမ္ဘာကြီး တစ်ခုလုံးအတွက် အကျိုးရှိတယ်။
အိမ်ရှေ့မှာ ကား သုံးစီး ရပ်ထားတာ တွေ့ခဲ့လား။
ကျွန်မမှာ ညီမ နှစ်ယောက်နဲ့ မောင် တစ်ယောက် ရှိပါတယ်။
လွန်ခဲ့တဲ့ ၁၀ နှစ်က ဒီနေရာဟာ လယ်ကွင်းပြင်ကြီးပဲ။
ကော်ဖီ တစ်ခွက်ကို ဘယ်လောက် ပေးရသလဲဟင်။
ဒီစာအုပ် သုံးအုပ်လုံးကို တစ်ပတ်အတွင်း ဖတ်ပြီးအောင် ဖတ်မယ်။
ဟိုတယ်မှာ အခန်း ၅ ခန်း ကြိုတင် ဘွတ်ကင်လုပ်ထားလိုက်ပြီ။
တစ်လကို လစာ သိန်း ၂၀ ရရင် အဆင်ပြေမလား။
ရေခဲသေတ္တာထဲမှာ ကြက်ဥ ၁၂ လုံး ပါတဲ့ တစ်ကတ် ရှိတယ်။
သင်္ဘောသီး တစ်လုံးကို ငါးရာ့ငါးဆယ်နဲ့ ရောင်းနေတာ။
ရန်ကုန်ကနေ မန္တလေးကို ကားနဲ့သွားရင် ၈ နာရီလောက် ကြာမယ်။
ဒီနေ့ ကျောင်းတက်တဲ့ ကျောင်းသား ဦးရေ ၅၀ ရှိတယ်။
ပုဆိုး နှစ်ထည်နဲ့ အင်္ကျီ သုံးထည်ကို မီးပူတိုက်ပေးပါ။
မင်းဆီမှာ ငွေ တစ်သောင်းလောက် ခဏချေးလို့ ရမလား။
လမ်းထိပ်က ဆိုင်မှာ မုန့်ဟင်းခါး တစ်ပွဲ ငါးရာပဲ ပေးရတယ်။
သူမက တစ်နေ့ကို ရေ ၃ လီတာလောက် သောက်တတ်တယ်။
ကွန်ပျူတာ ၁၀ လုံးကို ပြုပြင်ဖို့ အချိန် ဘယ်လောက်ကြာမလဲ။
ဘုန်းကြီး ငါးပါးကို ဆွမ်းကပ်ဖို့ ပြင်ဆင်နေကြတယ်။
ဖိနပ် နှစ်ရံဝယ်ရင် တစ်ရံ လက်ဆောင်ရမယ်တဲ့။
ဒီအဆောက်အဦက အထပ် ၃၀ မြင့်တယ်ဆိုတာ ဟုတ်လား။
သကြား တစ်ထုပ်ကို ငါးရာကျပ် အတိအကျ ကျပါတယ်။
မီးဖိုချောင်ထဲမှာ ဓား နှစ်စင်းနဲ့ ဇွန်း ၁၀ ချောင်း ရှိတယ်။
သူတို့အိမ်က မြေကွက်က အလျား ပေ ၄၀ နဲ့ အနံ ပေ ၆၀ ရှိတယ်။
အဝတ်လျှော်စက် တစ်လုံးကို ၆ သိန်းခွဲနဲ့ ဝယ်ခဲ့ရတာ။
ဒီနေ့ ဈေးထဲမှာ ငါးသလောက် တစ်ကောင်ကို တစ်သောင်းခွဲတဲ့။
ဖုန်းကတ်ထဲမှာ ငွေ ၅၀၀၀ ဖိုး ထည့်ပေးပါဦး။
လေယာဉ်လက်မှတ် နှစ်စောင်ကို အွန်လိုင်းကနေ ဝယ်လိုက်ပြီ။
တစ်နှစ်မှာ ၃၆၅ ရက် ရှိတယ်ဆိုတာ ကလေးတိုင်း သိကြတယ်။
သူ့ရဲ့ ကားနံပါတ်က ၅-ည ၉၉၉၉ ဖြစ်ပါတယ်။
ကျောင်းသား တစ်သောင်းကျော်ကို ပညာသင်ဆု ပေးအပ်ခဲ့တယ်။
ကိတ်မုန့် တစ်ချပ်ကို ၂၅၀၀ ကျပ်နဲ့ ရောင်းပေးပါ။
ဒီဇယ် တစ်ဂါလန်ကို ဈေး ဘယ်လောက် ပေါက်နေလဲ။
ဆေးရုံမှာ လူနာ ၃၀၀ အတွက် နေရာ ထိုင်ခင်း ပြင်ထားတယ်။
ပန်းသီး ငါးလုံးကို အခွံနွှာပြီး လှီးထားလိုက်မယ်။
သူက တစ်နာရီကို စာမျက်နှာ ၅၀ လောက် ဖတ်နိုင်တယ်။
မြန်မာနိုင်ငံမှာ တိုင်းနဲ့ ပြည်နယ် ၁၄ ခု ရှိပါတယ်။
ရွာထဲမှာ အိမ်ခြေ ၁၀၀ ကျော်လောက် မီးလောင်သွားတယ်။
ဒီကုမ္ပဏီမှာ ဝန်ထမ်း ၅၀၀ ကျော် အလုပ်လုပ်နေကြတာ။
နွား ငါးကောင်ကို လယ်တောထဲမှာ လွှတ်ထားလိုက်ပါ။
မျက်မှန် တစ်လက်ကို တစ်သောင်းခွဲနဲ့ ဝယ်လိုက်တာ တန်တယ်။
လက်ဖက်ရည် တစ်ခွက်နဲ့ အီကြာကွေး နှစ်ခု ပေးပါဦး။
ဒီလမ်းကနေ သွားရင် ငါးမိနစ်ပဲ ကြာလိမ့်မယ်။
သူ့မှာ စက်ဘီး တစ်စီးတောင် မရှိရှာဘူး။
စောင် ၃ ထည်ကို နေပူလှန်းထားလိုက်ဦး။
သတင်းစာ တစ်စောင်ကို ငါးရာကျပ် ပေးရပါတယ်။
အိတ် ငါးလုံးကို ကားနောက်ဖုံးထဲ ထည့်လိုက်ပါ။
နံရံမှာ နာရီ တစ်လုံး ချိတ်ထားတာ တွေ့လား။
ကျောက်ခဲ ၃ လုံးကို ကောက်ပြီး ရေထဲ ပစ်ချလိုက်တယ်။
သူက ရွှေ တစ်ကျပ်သားကို သိန်း ၅၀ နဲ့ ဝယ်ထားတာ။
နို့ဆီ တစ်ဘူးကို တစ်ထောင်ကျော် ပေးနေရပြီ။
ဒီနေ့ အလုပ်ကို လူ ၁၀ ယောက်ပဲ လာကြတယ်။
လမ်းဘေးမှာ သစ်ပင် ၅ ပင် လဲကျနေတယ်။
မီးအိမ် တစ်လုံးကို ဆယ်မိနစ်လောက် ထွန်းထားပေးပါ။
ပုလင်း ၆ ပုလင်းလုံးကို အမှိုက်ပုံးထဲ ထည့်လိုက်ပြီ။
ထိုင်ခုံ ၂ လုံးကို ဧည့်ခန်းထဲ ရွှေ့ထားလိုက်။
မုန့် ငါးထုပ်ကို ကလေးတွေကို ဝေပေးလိုက်ပါ။
သူ့မှာ သားသမီး ၄ ယောက်တောင် ရှိတာလား။
ဆန် တစ်ပြည်ကို လေးထောင်ကျော် ပေးနေရပြီ။
ဒီအင်္ကျီ တစ်ထည်ကို ဘယ်လောက်လဲလို့ မေးပေးပါ။
စက္ကူ ၅ ရွက်လောက် ခဏပေးလို့ ရမလား။
ပြတင်းပေါက် ၄ ပေါက်လုံးကို ပိတ်ထားလိုက်ပါ။
သူက တစ်ပတ်မှာ ၅ ရက် အလုပ်လုပ်တယ်။
ဖုန်း တစ်လုံးကို ၁၀ သိန်းကျော် ပေးပြီး ဝယ်ခဲ့ရတာ။
ဆား တစ်ထုပ်ကို သုံးရာကျပ်ပဲ ပေးရတယ်။
လက်စွပ် တစ်ကွင်းကို နှစ်သိန်းနဲ့ ရောင်းလိုက်တယ်။
ပန်းအိုး ၃ အိုးကို ဝရံတာမှာ တင်ထားလိုက်မယ်။
သူ့မှာ သူငယ်ချင်း ၁၀၀ ကျော် ရှိတယ်။
တစ်နေ့ကို ငါးကြိမ်လောက် ဘုရားရှိခိုးတတ်တယ်။
ဦးထုပ် တစ်လုံးကို ငါးထောင်နဲ့ ဝယ်လာခဲ့တယ်။
တံခါး တစ်ချပ်ကို ဖွင့်ထားပေးပါဦး။
စက်ဘီး ၂ စီးကို ခြံထဲမှာ သော့ခတ်ထားတယ်။
သံပုရာသီး ၅ လုံးကို ရေဆေးထားလိုက်ပါ။
မင်းဆီမှာ ခဲတံ တစ်ချောင်း ရှိလား။
ဒီဇာတ်ကားက ၂ နာရီခွဲလောက် ကြာတယ်။
ပန်းကန် ၅ လုံးကို စားပွဲပေါ် တင်ထားပါ။
သူက တစ်လကို စာအုပ် ၂ အုပ် ပုံမှန်ဖတ်တယ်။
ငှက် ၃ ကောင် သစ်ကိုင်းပေါ်မှာ နားနေတယ်။
အသား တစ်ပိဿာကို တစ်သောင်းခွဲနဲ့ ဝယ်ခဲ့တာ။
ဆီ တစ်လီတာကို ခြောက်ထောင် ပေးရတယ်။
မင်းမှာ အစ်ကို ဘယ်နှစ်ယောက် ရှိလဲ။
မီးခြစ် တစ်လုံးလောက် ရှာပေးပါဦး။
ကျောင်းကား ၅ စီး တန်းစီပြီး ထွက်သွားတယ်။
ကော်ဇော တစ်ချပ်ကို ဧည့်ခန်းမှာ ခင်းထားတယ်။
သူ့မှာ မြေကွက် ၃ ကွက် ရှိတယ်လို့ ကြားတယ်။
ပုစွန် တစ်ဆယ်သားကို သုံးထောင် ပေးရတယ်။
ရုပ်ရှင်လက်မှတ် ၄ စောင်ကို ကြိုဖြတ်ထားလိုက်မယ်။
သူမက ပုတီး တစ်ပတ်ကို ဆယ်မိနစ်လောက် စိပ်တယ်။
ခြင်္သေ့ ၅ ကောင်ကို တိရိစ္ဆာန်ရုံမှာ တွေ့ခဲ့တယ်။
ဆေးပြား ၂ ပြားကို အစာစားပြီးမှ သောက်ပါ။
ဒီနေ့ ရေခဲမုန့် ၃ ချောင်း စားလိုက်မိတယ်။
သူ့မှာ ဖုန်းနံပါတ် ၂ ခု ရှိတယ်။
အဝတ်အစား ၅ စုံကို အိတ်ထဲ ထည့်ထားလိုက်ပြီ။
တစ်လောကလုံးမှာ မင်း တစ်ယောက်တည်းကိုပဲ ချစ်တယ်။
ဒီသစ်ပင်က အသက် ၁၀၀ ကျော်နေပြီ။
End of preview. Expand in Data Studio

Myanmar General Numerals Corpus

This dataset is a collection of Myanmar (Burmese) sentences specifically curated to include various numerals, numerical classifiers, and units of measurement. It covers a wide range of linguistic styles, from daily conversations to formal and royal usage.

Dataset Details

  • Creator: Kalix Louis (Khant Sint Heinn)
  • Language: Myanmar (Burmese)
  • Format: Plain Text (.txt)
  • License: Apache-2.0
  • Source: Manually authored and curated by Kalix Louis.

Dataset Content

The corpus includes diverse sentence patterns focusing on:

  • Numerical Classifiers: (e.g., ယောက်၊ ကောင်၊ လုံး၊ စီး၊ ပါး)
  • Units of Measurement: Length, weight, volume, currency, and time.
  • Tones & Registers: Informal, formal, religious (monastic), and historical (royal) styles.
  • Numerical Formats: Standard digits (၁၊ ၂၊ ၃), spelled-out words (တစ်၊ နှစ်၊ သုံး), and decimal values.

Technical Specifications

  • Encoding: 100% Unicode standard.
  • Quality: High-quality manual entries with correct Burmese spelling and grammar.
  • Current Size: 511 lines (sentences).
  • Status: Ongoing project. More data will be added in future updates to expand the variety and volume.

Intended Use

This dataset is ideal for:

  1. AI Model Training: Fine-tuning LLMs to understand Myanmar numerical structures.
  2. Named Entity Recognition (NER): Training models to extract quantities and measurements.
  3. Linguistic Research: Studying the usage of classifiers in different Burmese contexts.

About the Author

Khant Sint Heinn, working under the name Kalix Louis, is a Machine Learning Engineer focused on Natural Language Processing (NLP), data foundations, and open-source AI development. His work is centered on improving support for the Burmese (Myanmar) language in modern AI systems by building high-quality datasets, practical tools, and scalable infrastructure for language technology.

He is currently the Lead Developer at DatarrX, where he develops data pipelines, manages large-scale data collection workflows, and helps create open-source resources for researchers, developers, and organizations. His experience includes data engineering, web scripting, dataset curation, and building systems that support real-world machine learning applications.

Khant Sint Heinn is especially interested in advancing low-resource languages and making AI more accessible to underrepresented communities. Through his open-source contributions, he works to strengthen the Burmese (Myanmar) tech ecosystem and provide reliable building blocks for future language models, search systems, and intelligent applications.

His goal is simple: to turn limited language resources into practical opportunities through clean data, useful tools, and community-driven innovation.

Connect with the Author:
GitHub | Hugging Face | Kaggle

Contact

Created by Kalix Louis (Khant Sint Heinn).
For any inquiries or contributions, please reach out via Hugging Face profile.

Downloads last month
31