Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
image
imagewidth (px)
2.05k
2.05k
text
stringlengths
2
715
writer_id
stringclasses
249 values
image_id
stringclasses
75 values
KHÁI QUÁT VỀ BIỂN ĐẢO VIỆT NAM
1
1
Nước ta giáp với biển Đông ở hai phía Đông và Nam. Vùng biển Việt Nam là một phần biển
1
2
Đông.
1
3
Bờ biển dài 3.260 km, từ Quảng Ninh đến Kiên Giang. Như vậy cứ 100 km2 thì có 1 km bờ biển
1
4
(trung bình của thế giới là 600 km2 đất liền / 1 km bờ biển)
1
5
Biển có vùng nội thủy, lãnh hải, vùng đặc quyền kinh tế và thềm lục địa với diện tích trên 1
1
6
triệu km2 (gấp 3 diện tích đất liền : 1 triệu km2 / 330.000 km2)
1
7
Trong đó có 2 quần đảo Hoàng Sa, Trường Sa và 2.577 đảo lớn, nhỏ, gần và xa bờ, hợp
1
8
thành phòng tuyến bảo vệ, kiểm soát và làm chủ vùng biển.
1
9
Có vị trí chiến lược quan trọng : nối liền Thái Bình Dương với Ấn Độ Dương, châu Á với
1
10
châu Âu, châu Úc với Trung Đông. Giao lưu quốc tế thuận lợi, phát triển ngành biển.
1
11
Có khí hậu biển là vùng nhiệt đới tạo điều kiện cho sinh vật biển phát triển, tồn tại tốt.
1
12
Có tài nguyên sinh vật và khoáng sản phong phú, đa dạng, quý hiếm.
1
13
Vùng biển và hải đảo nước ta có vị trí chiến lược hết sức to lớn, có ảnh hưởng trực tiếp đến
1
14
sự nghiệp bảo vệ nền độc lập dân tộc và xây dựng chủ nghĩa xã hội, có liên quan trực
1
15
tiếp đến sự phồn vinh của đất nước, đến văn minh và hạnh phúc của nhân dân.
1
16
Phú Yên : cán bộ làm sai, dân lãnh đủ. Hàng trăm hộ dân Phú
10
1
Sẽ tổ chức phố đi bộ tại Hội An. Chủ tịch UBND tỉnh Quảng Nam Nguyễn Xuân Phúc cho
100
1
biết tỉnh sẽ đầu tư xây dựng khu phố đi bộ tại 6 đường phố chính của khu
100
2
phố cổ Hội An, đồng thời tổ chức chợ đêm, các quán bar, cà phê, các khu vui chơi
100
3
giải trí mở cửa phục vụ theo yêu cầu của du khách. Tại các điểm du lịch này
100
4
sẽ tổ chức các lễ hội, như đêm rằm phố cổ mỗi tuần một lần và tổ chức các
100
5
hội nghị quốc tế và mở các tour du lịch làng nghề truyền thống.
100
6
Cũng trong chương trình đẩy mạnh phát triển du lịch này, tổ chức JICA Nhật Bản đã đề
100
7
nghị Quảng Nam triển khai nhanh 10 dự án do ICA đề xuất trong phát triển du lịch
100
8
miền Trung như dự án Trung tâm thông tin du lịch, phát triển bãi đậu đổ xe bên
100
9
đường, mạng lưới thông tin bảo tàng lịch sử văn hoá, dự án Trung tâm du khách,
100
10
mạng lưới đường bộ ven biển, chương trình phòng trưng bày khu tháp Chăm Mỹ Sơn,
100
11
chương trình giảm thiểu tác động của lũ tại đô thị cổ Hội An, chương
100
12
trình quản lý đô thị cổ Hội An, quản lý khu tháp Chăm Mỹ Sơn, Chương
100
13
trình Hỗ trợ du lịch đồng quê...
100
14
Cũng may là toàn trại hôm đó chỉ có 33 người, thoát chết được 14 người,
101
1
trong đó có bốn người bị thương. Công ty chúng tôi toàn người tỉnh Ninh Bình,
101
2
đông nhất là ở hai huyện Nho Quan, Kim Sơn. Anh Nguyễn Văn Niên -
101
3
người thoát chết trong gang tấc - vẫn chưa hết bàng hoàng kể lại : "
101
4
Lúc đó khoảng 23 g 30, đa số anh em còn thức vì một số vừa xem
101
5
tivi ở trại bên về, một số vừa sửa lại mái trại bị dột vì mưa
101
6
quá lớn.
101
7
Bỗng những tiếng ầm ầm từ phía bên trên trại vang lên, tôi cùng anh em
101
8
vùng dậy. Lũ ống xuất hiện, kèm theo lở núi đổ ào xuống trại. Tôi và
101
9
một số anh em liền chạy thẳng ra phía trước, bị lũ đẩy chúi xuống, cố
101
10
gượng dậy được. Chỉ một phút sau tôi đã nhận ra cả trại bị cuốn trôi
101
11
và vùi lấp... ". Bãi dựng trại rộng chừng 1 ha nay đã gần như một
101
12
đầm lầy với khoảng 10.000 khối đất đá, không kể ngổn ngang
101
13
những cây rừng lớn nhỏ.
101
14
Khủng khiếp nhất là lượng đất đá này đã trôi trượt trên một đoạn dài chừng
101
15
600 m, trong đó mái trại " định mệnh " này đã bị đẩy đi gần 200 m!
101
16
Không một tiếng kêu gào, trong cơn mưa như trút nước thảm kịch xảy ra
101
17
trong tích tắc. Sau tiếng ầm ào khiếp đảm đó, những công nhân ở các
101
18
trại bên liền đến đổ xô vào việc tiếp cứu bốn người bị thương, rồi
101
19
cùng 10 người còn lại bới đào tìm thi thể những người bất hạnh.
101
20
Từ 12 g khuya 13 đến rạng sáng 14 họ đã tìm được xác 19 người. Đau
101
21
lòng lắm nhưng rồi mình cũng phải ráng. Toàn là người cùng quê, cùng
101
22
vì áo cơm cuộc sống mà đem thân đến đây... ", anh Niên ngậm
101
23
ngùi nói. Bác sĩ pháp y Nguyễn Liêm - người phụ trách phẫu thuật
101
24
giám định - cũng không cầm được xúc động : " Dù có một số người
101
25
bị chấn thương, nhưng tất cả họ đều bị chết ngạt. Họ đều còn rất
101
26
trẻ... ".
101
27
Tôi giở bản danh sách mà ông Quyền trao ra xem, thì ra trong số 19
101
28
người, chỉ trừ đội trưởng Võ Văn Chiến ở tuổi 47, bảo vệ Hoàng
101
29
Văn Định ở tuổi 35, số còn lại đều ở độ tuổi 21 - 25. Bóng tối dần
101
30
buông xuống " thung lũng vàng ", mái lều vĩnh biệt của những người
101
31
đào vàng bất hạnh phần phật trước ngọn gió từ hướng rừng thổi tới
101
32
nghe thật não nùng nhưng những người khâm liệm vẫn tiếp tục công
101
33
việc, công nhân đào vàng của Công ty Trường Sơn vẫn ngồi chờ chào
101
34
vĩnh biệt những đồng đội vắn số của mình.
101
35
Cái bếp nhỏ, mẹ ơi...
101
36
Tây nguyên và Nam bộ : Có khả năng thiếu nước trên diện rộng. Cục Thủy lợi (Bộ
102
1
Nông nghiệp & phát triển nông thôn) dự báo khu vực Tây Nguyên và Nam bộ có khả năng
102
2
sẽ thiếu nước ngọt và bị nước mặn xâm nhập trên diện rộng vì từ nay đến tháng 5 - 2004
102
3
tổng lượng mưa tại các tỉnh trong khu vực sẽ thiếu hụt so với trung bình nhiều năm
102
4
cùng thời kỳ. Dự báo nếu tiếp tục không mưa và nước mặn xâm nhập sâu sẽ khiến hơn
102
5
44.000 ha đất nông nghiệp gặp khó khăn về nguồn nước tưới vào cuối vụ đông xuân.
102
6
Trong khi đó, tại lễ kỷ niệm Ngày nước thế giới (22 - 3), bà Kanni ignaraja,
102
7
phó đại diện thường trú của Chương trình Phát triển Liên Hiệp Quốc (UNDP)
102
8
tại Hà Nội, khẳng định nếu VN muốn giải quyết được mục tiêu cung cấp
102
9
nước sạch cho 85% dân số vào năm 2010 và cho 100% dân số vào năm 2020
102
10
thì phải có ba yếu tố : tạo ra nhiều hơn nữa các nguồn đầu tư trong và
102
11
ngoài nước, xác định ưu tiên về xây dựng năng lực ở những nơi có nhu
102
12
cầu nước lớn nhất, huy động nhiều đối tượng tham gia thực hiện
102
13
phương thức quản lý tài nguyên nước.
102
14
Săn chim ở Cát Bà
103
1
Mỗi ngày, hàng ngàn con chim trời bỗng chốc bị hóa kiếp trở thành
103
2
những con chim quay béo ngậy trên bàn nhậu, thành món ăn rất dân dã
103
3
trong mỗi bữa ăn của người dân đảo Cát Bà (Cát Hải, Hải Phòng).
103
4
Chỉ với chưa đến 10.000 đồng, bất kể ai cũng có thể kiếm được
103
5
một " xách chim " dọc tuyến đường xuyên đảo hay tại chợ
103
6
trung tâm thị trấn du lịch Cát Bà... Bắt " cá " ở trên trời.
103
7
Trời chưa tối hẳn nhưng sương đã bắt đầu xuống, ông H. (xin giấu tên
103
8
những người thợ săn chim đề cập trong bài), một tay săn chim chuyên nghiệp
103
9
ở xã Xuân Đám (huyện Cát Hải), dẫn tôi đi vào núi săn chim. Men theo con
103
10
đường mòn, chúng tôi đến một khu đất trống trước dãy núi Hà Sen. Lại
103
11
gần một bụi rậm, ông H. cúi xuống thò tay kéo ra một cheo lưới giống
103
12
như lưới đánh cá dài khoảng 10 m, cao khoảng 3 m.
103
13
Tôi chưa kịp hình dung ông sẽ làm gì với cheo lưới này thì ông
103
14
lại kéo ra hai đoạn ống luồng, mỗi đoạn dài khoảng 10 m. Ông
103
15
buộc hai đầu lưới vào hai đầu ống luồng rồi dựng lưới lên như
103
16
người ta mắc lưới đánh bóng chuyền. Như thấy thiếu điều gì, ông
103
17
lại chạy vào bụi cây lấy ra trên chục ống bơ sữa bò, bên trong
103
18
ống bơ đó là một hòn đá được buộc lủng lẳng bằng sợi dây chỉ.
103
19
End of preview. Expand in Data Studio

YAML Metadata Warning: The task_categories "optical-character-recognition" is not in the official list: text-classification, token-classification, table-question-answering, question-answering, zero-shot-classification, translation, summarization, feature-extraction, text-generation, fill-mask, sentence-similarity, text-to-speech, text-to-audio, automatic-speech-recognition, audio-to-audio, audio-classification, audio-text-to-text, voice-activity-detection, depth-estimation, image-classification, object-detection, image-segmentation, text-to-image, image-to-text, image-to-image, image-to-video, unconditional-image-generation, video-classification, reinforcement-learning, robotics, tabular-classification, tabular-regression, tabular-to-text, table-to-text, multiple-choice, text-ranking, text-retrieval, time-series-forecasting, text-to-video, image-text-to-text, image-text-to-image, image-text-to-video, visual-question-answering, document-question-answering, zero-shot-image-classification, graph-ml, mask-generation, zero-shot-object-detection, text-to-3d, image-to-3d, image-feature-extraction, video-text-to-text, keypoint-detection, visual-document-retrieval, any-to-any, video-to-video, other

UIT_HWDB - Vietnamese Handwritten Text Dataset

Dataset Description

UIT_HWDB is a comprehensive dataset for Vietnamese handwritten text recognition. This version combines both line-level and paragraph-level handwriting samples.

Each sample contains:

  • A handwritten text image (line or paragraph)
  • Ground truth transcription in Vietnamese
  • Writer identification
  • Unique image identifier

Dataset Structure

Data Instances

Each instance contains:

  • image: A PIL Image of the handwritten text
  • text: The ground truth transcription in Vietnamese
  • writer_id: Unique identifier for the writer
  • image_id: Unique identifier for the image

Data Splits

Split Samples Writers Shards
train 8,141 249 8
test 232 6 1
Total 8,373 255 9

Usage

Basic Loading

from datasets import load_dataset

# Load the dataset
dataset = load_dataset("YOUR_USERNAME/UIT_HWDB")

# Access samples
for sample in dataset['train']:
    image = sample['image']      # PIL Image
    text = sample['text']        # Vietnamese text
    writer_id = sample['writer_id']
    image_id = sample['image_id']

Parallel Loading (Recommended for Large Datasets)

# Use multiple workers for faster loading
dataset = load_dataset("YOUR_USERNAME/UIT_HWDB", num_proc=8)

Streaming (For Limited Memory)

# Stream data without downloading entire dataset
dataset = load_dataset("YOUR_USERNAME/UIT_HWDB", streaming=True)

for sample in dataset['train']:
    # Process one sample at a time
    pass

Use in Training

from torch.utils.data import DataLoader

# Convert to PyTorch format
dataset = dataset.with_format("torch")

# Create DataLoader
train_loader = DataLoader(
    dataset['train'],
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    num_workers=4
)

for batch in train_loader:
    images = batch['image']
    texts = batch['text']
    # Your training code here...

Dataset Creation

This dataset was converted to Parquet format following HuggingFace best practices:

  • ✅ Sharded into ~450MB chunks for optimal performance
  • ✅ Memory-efficient streaming conversion process
  • ✅ Proper image encoding using HuggingFace Image feature
  • ✅ Compatible with HuggingFace Dataset Viewer
  • ✅ Supports parallel loading and streaming

Citation

If you use this dataset, please cite the original UIT_HWDB paper:

@inproceedings{uitHWDB,
  title={Vietnamese Handwriting Database (UIT-HWDB)},
  author={Your Authors Here},
  booktitle={Conference Name},
  year={Year},
  organization={Organization}
}

License

This dataset is released under CC-BY-4.0 license.

Downloads last month
23