Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
sent_id
large_stringlengths
14
14
tok_id
int64
1
324
word
large_stringlengths
1
42
predicate
large_stringclasses
29 values
semantic_role
large_stringlengths
0
124
ml_pos_0000001
1
കന്യാസ്ത്രീയാകാൻ
P1
P2:B-Content;P4:B-Theme
ml_pos_0000001
2
ആഗ്രഹിച്ച
P2
P4:I-Theme
ml_pos_0000001
3
യുവതി
P2:B-Experiencer;P3:B-Theme;P4:I-Theme
ml_pos_0000001
4
പിന്നീട്
P3:B-Temporal;P4:I-Theme
ml_pos_0000001
5
പോൺ
P3:B-Result;P4:I-Theme
ml_pos_0000001
6
താരമായി
P3:I-Result;P4:I-Theme
ml_pos_0000001
7
മാറിയ
P3
P4:I-Theme
ml_pos_0000001
8
സംഭവം
P4:I-Theme
ml_pos_0000001
9
വാർത്തകളിൽ
P4:B-Location
ml_pos_0000001
10
ഇടംപിടിച്ചു
P4
ml_pos_0000001
11
.
ml_pos_0000002
1
ഭാരത
P1:B-Location
ml_pos_0000002
2
-
P1:I-Location
ml_pos_0000002
3
പാകിസ്താൻ
P1:I-Location
ml_pos_0000002
4
അതിർത്തിയിൽ
P1:I-Location
ml_pos_0000002
5
വീണ്ടും
P1:B-Temporal
ml_pos_0000002
6
വെടിവെപ്പുണ്ടാവുകയും
P1
ml_pos_0000002
7
ഒരു
P2:B-Patient
ml_pos_0000002
8
ബി
P2:I-Patient
ml_pos_0000002
9
.
P2:I-Patient
ml_pos_0000002
10
എസ്
P2:I-Patient
ml_pos_0000002
11
.
P2:I-Patient
ml_pos_0000002
12
എഫ്
P2:I-Patient
ml_pos_0000002
13
.
P2:I-Patient
ml_pos_0000002
14
ജവാൻ
P2:I-Patient
ml_pos_0000002
15
കൊല്ലപ്പെടുകയും
P2
ml_pos_0000002
16
ചെയ്തു
P2
ml_pos_0000002
17
.
ml_pos_0000003
1
എഴുന്നേറ്റുനിന്ന്
P1
ml_pos_0000003
2
കുനിഞ്ഞ്
P2
ml_pos_0000003
3
താഴെ
P3:B-Location;P4:B-Theme
ml_pos_0000003
4
വെച്ചിരിക്കുന്ന
P3
P4:I-Theme
ml_pos_0000003
5
വെള്ളം
P3:B-Theme;P4:I-Theme
ml_pos_0000003
6
സ്ട്രോ
P4:B-Instrument
ml_pos_0000003
7
ഉപയോഗിച്ച്
P4:I-Instrument
ml_pos_0000003
8
കുടിക്കുന്നത്
P4
ml_pos_0000003
9
എക്കിൾ
P5:B-Theme
ml_pos_0000003
10
മാറാനുള്ള
P5
ml_pos_0000003
11
ഏറ്റവും
ml_pos_0000003
12
ഫലപ്രദമായ
ml_pos_0000003
13
മാർഗമാണ്
ml_pos_0000003
14
.
ml_pos_0000004
1
എക്കിൾ
P1:B-Theme;P2:B-Stimulus;P3:B-Agent;P4:B-Agent
ml_pos_0000004
2
മാറാൻ
P1
P2:I-Stimulus;P3:I-Agent;P4:I-Agent
ml_pos_0000004
3
പ്രയാസം
P3:I-Agent;P4:I-Agent
ml_pos_0000004
4
നേരിടുന്നവർ
P2
P3:I-Agent;P4:I-Agent
ml_pos_0000004
5
തീർച്ചയായും
P3:B-Manner;P4:B-Manner
ml_pos_0000004
6
ഈ
P3:B-Theme;P4:B-Theme
ml_pos_0000004
7
രീതി
P3:I-Theme;P4:I-Theme
ml_pos_0000004
8
പരീക്ഷിച്ചു
P3
P4:B-Manner
ml_pos_0000004
9
നോക്കേണ്ടതാണ്
P4
ml_pos_0000004
10
.
ml_pos_0000005
1
ബലിയർപ്പണത്തിനായി
P4:B-Theme
ml_pos_0000005
2
ബലിപീഠത്തിലെത്തുമ്പോൾ
ml_pos_0000005
3
മറ്റാരോടെങ്കിലും
P1:B-Recipient
ml_pos_0000005
4
ക്ഷമിക്കാനുണ്ടെങ്കിൽ
P1
ml_pos_0000005
5
ബലിവസ്തുക്കൾ
P2:B-Theme
ml_pos_0000005
6
അവിടെ
P2:B-Location
ml_pos_0000005
7
സമർപ്പിച്ച്
P2
ml_pos_0000005
8
പശ്ചാത്തപിച്ചശേഷം
P3
P4:B-Temporal
ml_pos_0000005
9
മാത്രമേ
P4:I-Temporal
ml_pos_0000005
10
ബലി
P4:B-Theme
ml_pos_0000005
11
അർപ്പിക്കാവൂ
P4
ml_pos_0000005
12
.
ml_pos_0000006
1
അല്ലാത്തപക്ഷം
ml_pos_0000006
2
ആ
P1:B-Theme
ml_pos_0000006
3
ബലിയർപ്പണം
P1:I-Theme
ml_pos_0000006
4
ദൈവം
P1:B-Agent
ml_pos_0000006
5
സ്വീകരിക്കുന്നതല്ല
P1
ml_pos_0000006
6
.
ml_pos_0000007
1
ഒരു
P2:B-Manner
ml_pos_0000007
2
വിശ്വാസി
P2:I-Manner
ml_pos_0000007
3
എന്ന
P2:I-Manner
ml_pos_0000007
4
നിലയിൽ
P2:I-Manner
ml_pos_0000007
5
നൂറാവർത്തിയെങ്കിലും
P2:B-Degree
ml_pos_0000007
6
വൈദികർ
P1:B-Agent;P2:B-Stimulus
ml_pos_0000007
7
ബലിപീഠത്തിൽ
P1:B-Location;P2:I-Stimulus
ml_pos_0000007
8
നിന്നുകൊണ്ട്
P1:I-Location;P2:I-Stimulus
ml_pos_0000007
9
ഈ
P1:B-Theme;P2:I-Stimulus
ml_pos_0000007
10
വചനം
P1:I-Theme
ml_pos_0000007
11
ആഹ്വാനം
P1
ml_pos_0000007
12
ചെയ്യുന്നത്
P1
ml_pos_0000007
13
നാം
P2:B-Experiencer
ml_pos_0000007
14
കേട്ടിട്ടുണ്ട്
P2
ml_pos_0000007
15
.
ml_pos_0000008
1
കോഴിക്കോട്
P2:B-Location
ml_pos_0000008
2
ജില്ലയിലെ
P2:I-Location
ml_pos_0000008
3
ആയഞ്ചേരിയിൽ
P2:I-Location
ml_pos_0000008
4
സ്കൂൾ
P1:B-Theme;P2:B-Purpose
ml_pos_0000008
5
ഉച്ചഭക്ഷണ
P1:I-Theme;P2:I-Purpose
ml_pos_0000008
6
വിതരണം
P1:I-Theme;P2:I-Purpose
ml_pos_0000008
7
കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ
P1
P2:I-Purpose
ml_pos_0000008
8
സർക്കാർ
P2:B-Agent
ml_pos_0000008
9
നടപടികൾ
P2:B-Theme
ml_pos_0000008
10
ആരംഭിച്ചു
P2
ml_pos_0000008
11
.
ml_pos_0000009
1
കഴിഞ്ഞ
ml_pos_0000009
2
ദിവസം
ml_pos_0000009
3
പൊതുവിദ്യാഭ്യാസ
P1:B-Location
ml_pos_0000009
4
സെക്രട്ടറിയുടെ
P1:I-Location
End of preview. Expand in Data Studio

Malayalam Semantic Tags

A large semantic resource for Malayalam: 152,454 sentences (1,901,014 words) in which every predicate (the word or phrase expressing an event, action or state) is identified, and the words around it are labelled with their semantic role: who did it, to whom, where, when, how, why, with what.

Syntax tells you a word's grammatical form. Semantic roles tell you the meaning relation it holds to an event. In ഫിഫ ലോകകപ്പ് ട്രോഫി ഏപ്രിൽ ഏഴിന് അബുദാബിയിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കും ("The FIFA World Cup trophy will be displayed in Abu Dhabi on April 7"), the predicate is പ്രദർശിപ്പിക്കും:

  • what is displayed (Theme): the trophy;
  • where (Location): അബുദാബിയിൽ;
  • when (Temporal): ഏപ്രിൽ ഏഴിന്.

This who-did-what-to-whom structure is central to question answering, information extraction, event understanding, summarisation and machine translation.

Sentences 152,454
Words 1,901,014
Predicate frames 312,106 (about 2 per sentence)
Sentences with at least one predicate 142,268
Labelled arguments 586,214
Semantic roles 22

The dataset comes in two views of the same annotation:

Config One row per Use it for
tokens (default) word sequence labelling; aligning with other word-level resources
frames predicate predicate-argument extraction; event analysis
from datasets import load_dataset
tokens = load_dataset("Navneeth017/malayalam-semantic-tags", "tokens", split="train")
frames = load_dataset("Navneeth017/malayalam-semantic-tags", "frames", split="train")

tokens view: columns

Column Type Description
sent_id string Sentence identifier (ml_pos_0000001 …).
tok_id int Position of the word in its sentence, starting at 1. Sort by sent_id, tok_id to read sentences in order.
word string The word as it appears in the sentence.
predicate string If the word is (part of) a predicate, its predicate id within the sentence: P1, P2, … in left-to-right order. Empty otherwise. A predicate spanning several words (e.g. കൊല്ലപ്പെടുകയും ചെയ്തു) has the same id on each of its words.
semantic_role string The word's role(s) relative to the predicates of its sentence, as predicate_id:BIO-Role, separated by ; when the word belongs to arguments of more than one predicate. B- marks the first word of an argument and I- a continuing word. Empty if the word fills no role.

Reading semantic_role: P2:B-Experiencer;P3:B-Theme;P4:I-Theme means this word:

  • starts the Experiencer of predicate P2;
  • starts the Theme of predicate P3;
  • continues the Theme of predicate P4.

A word can play different roles for different events in the same sentence.

Example: കന്യാസ്ത്രീയാകാൻ ആഗ്രഹിച്ച യുവതി പിന്നീട് പോൺ താരമായി മാറിയ സംഭവം വാർത്തകളിൽ ഇടംപിടിച്ചു . ("The incident of the young woman who wished to become a nun later becoming a porn star made the news.")

tok_id word predicate semantic_role
1 കന്യാസ്ത്രീയാകാൻ P1 P2:B-Content;P4:B-Theme
2 ആഗ്രഹിച്ച P2 P4:I-Theme
3 യുവതി P2:B-Experiencer;P3:B-Theme;P4:I-Theme
4 പിന്നീട് P3:B-Temporal;P4:I-Theme
5 പോൺ P3:B-Result;P4:I-Theme
6 താരമായി P3:I-Result;P4:I-Theme
7 മാറിയ P3 P4:I-Theme
8 സംഭവം P4:I-Theme
9 വാർത്തകളിൽ P4:B-Location
10 ഇടംപിടിച്ചു P4
11 .

What each predicate expresses:

  • P2 ആഗ്രഹിച്ച ("wished"): who wished = യുവതി (Experiencer); what = കന്യാസ്ത്രീയാകാൻ (Content).
  • P3 മാറിയ ("became"): who = യുവതി (Theme); when = പിന്നീട് (Temporal); into what = പോൺ താരമായി (Result).
  • P4 ഇടംപിടിച്ചു ("found a place"): what = the whole event phrase, words 1-8 (Theme); where = വാർത്തകളിൽ (Location).

frames view: columns

Column Type Description
sent_id string Sentence identifier; matches the tokens view.
predicate_id string P1, P2, …; matches the predicate column of the tokens view.
predicate string The predicate's words.
pred_start, pred_end int tok_id of the predicate's first and last word (inclusive).
arguments list The predicate's arguments. Each has role, text, and start / end (tok_id of its first and last word, inclusive).

Example row (predicate P3 above):

{"sent_id": "ml_pos_0000001", "predicate_id": "P3", "predicate": "മാറിയ", "pred_start": 7, "pred_end": 7,
 "arguments": [{"role": "Theme",    "text": "യുവതി",       "start": 3, "end": 3},
               {"role": "Temporal", "text": "പിന്നീട്",     "start": 4, "end": 4},
               {"role": "Result",   "text": "പോൺ താരമായി", "start": 5, "end": 6}]}

Predicates

A predicate is the word or phrase at the centre of an event or state: usually a verb, in any of its Malayalam forms.

Form Examples
Finite verbs തീരുമാനിച്ചു "decided", സ്ഥിരീകരിച്ചു "confirmed"
Participles ആഗ്രഹിച്ച "who wished", പരിക്കേറ്റ "injured"
Infinitives and purpose forms പിടികൂടാൻ "to catch"
Conditional forms പറഞ്ഞാൽ "if said"
Nominalised verbs ജീവിക്കുന്നത് "living"
Multi-word predicates (15,573) രജിസ്റ്റർ ചെയ്ത "registered", കൊല്ലപ്പെടുകയും ചെയ്തു "was killed"

Malayalam chains events through participles and converbs, so one sentence often contains several predicates (2 on average). Each one has its own set of arguments.


Semantic roles

There are 22 roles. Each example shows an argument [in brackets] and the predicate it belongs to (→).

Participants: who or what is involved

Role Count Meaning Example
Agent 118,103 The one who deliberately performs the action. [ഞാൻ] → തീരുമാനിച്ചു: "I decided"
Theme 183,625 The thing or event that the action is about, moves, or is affected without change of state. The most frequent role. അധികൃതർ ഉടൻ [നടപടി] → സ്വീകരിക്കണം: "authorities must take action"
Patient 26,140 The one that undergoes the action and is changed or affected by it. [രോഗികളെ] മരണത്തിലേക്ക് → നയിക്കുമെന്ന: "will lead patients to death"
Experiencer 10,562 The one who feels, perceives or experiences something. നട്ടെല്ലിന് പരിക്കേറ്റ [ഉദ്യോഗസ്ഥൻ]: "the officer who was injured"
Stimulus 1,304 What causes a feeling or perception. [മാതൃകാപരമായ അദ്ദേഹത്തിന്റെ ജീവിതം] എല്ലാവരെയും → ആകർഷിച്ചു: "his exemplary life attracted everyone"
Content 24,652 What is said, thought, known or confirmed: the content of speech or cognition. [രോഗബാധയില്ലെന്ന്] → സ്ഥിരീകരിച്ചു: "confirmed that there is no infection"
Recipient 25,241 The one who receives something or towards whom the action is directed. [ശരീരത്തിന്] ദോഷം → ചെയ്തേക്കാം: "may harm the body"
Beneficiary 1,780 The one for whose benefit the action is done. [വെസ്റ്റ് ഇൻഡീസിനായി] → കളത്തിലിറങ്ങി: "took the field for the West Indies"
Attribute 8,623 A property or status assigned to an entity. പരിശോധനാഫലം [നെഗറ്റീവ്] → ആയിരുന്നു: "the test result was negative"
Topic 1,403 What something is about. [ഒരു സിനിമയെക്കുറിച്ച്] അഭിപ്രായം → പ്രകടിപ്പിക്കാം: "can give an opinion about a film"

Circumstances: where, when, how, why

Role Count Meaning Example
Location 51,722 Where the event takes place. [അബുദാബിയിൽ] → പ്രദർശിപ്പിക്കും: "will be displayed in Abu Dhabi"
Source 8,028 Starting point or origin ("from"). ['അമ്മ' സംഘടനയില് നിന്നും] → രാജിവച്ചു: "resigned from the 'Amma' organisation"
Goal 13,171 End point or destination ("to", "into"). [ഇതിലേക്ക്] → ചേർക്കേണ്ടതാണ്: "should be added to this"
Temporal 44,241 When the event happens. [ഭാവിയിൽ] ഫോണിന്റെ വില → വർദ്ധിക്കാൻ: "the phone's price may rise in future"
Manner 28,870 How the action is performed. [പ്രകൃതിയുമായി ഇണങ്ങി] → ജീവിക്കുന്നത്: "living in harmony with nature"
Instrument 6,301 The tool or medium used. [വെബ്സൈറ്റ് വഴി] അപേക്ഷ → സമർപ്പിക്കാവുന്നതാണ്: "can apply through the website"
Means 3 The method by which something is achieved. (rare)
Degree 4,770 Extent or intensity. [ഒരുപാട്] → വിഷമിപ്പിച്ചു: "upset (her) a lot"

Logical relations: why, for what, under what condition, with what outcome

Role Count Meaning Example
Cause 12,447 The reason or cause of the event. [ഈ സംഭവങ്ങളോടെ] ബന്ധം → അകന്നു: "the relationship drifted apart because of these events"
Purpose 11,890 The aim the action is meant to achieve. [പ്രതിയെ പിടികൂടാൻ] തിരച്ചിൽ → ഊർജിതമാക്കി: "intensified the search to catch the accused"
Condition 416 The condition under which the event holds ("if"). [വിഷമം തോന്നിയാൽ] → ഉറങ്ങാവുന്നതാണ്: "if you feel uneasy, you may sleep"
Result 2,922 The state or outcome the event produces. സൗഹൃദം പിന്നീട് [പ്രണയമായി] → മാറി: "the friendship later turned into love"

Why these roles matter

  • Participant roles (Agent, Patient, Theme, Experiencer, Recipient…) answer who did what to whom. That's the core of an event, and of questions like "who resigned?" or "what was confirmed?".
  • Circumstance roles (Location, Temporal, Manner, Source, Goal, Instrument) answer where, when and how. They're the backbone of event extraction and timeline building.
  • Logical roles (Cause, Purpose, Condition, Result) capture why and with what effect. They're essential for reasoning, summarisation and causal question answering.
  • In Malayalam these roles map only loosely onto surface form. The same dative suffix -ക്ക് can mark a Recipient, a Beneficiary or an Experiencer, and the same locative -ൽ can mark a Location or a Topic. Semantic roles make that distinction explicit, beyond what grammatical case alone shows.

Notes

  • In a small number of very long sentences (0.4%), words near the end of the sentence carry no role.
  • To read the TSV with pandas, turn off quote handling (quoting=3); some words are a bare " character.

Files

File Description
data/tokens.parquet tokens view (default config)
data/frames.parquet frames view
malayalam_semantic_tags.tsv tokens view as tab-separated text

License

Released under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license. You are free to use, share and adapt this dataset, including commercially, with appropriate credit.

Downloads last month
37