Datasets:
text
stringlengths 0
1.59k
|
|---|
--- SOURCE: 5asheashillegand0000albe ---
|
गांधी साअत्य १०
|
अशे आशिल्ले गांधीजी
|
पांचवो वांटो
|
...हाडांमांसाचोच असलो हो मनीस हे धतेरेचे चलतालो
|
म्हणपाचें फुडले खरें लेगीत दिसचें ना...
|
अल्बर्ट आभिन्टाभिन
|
स्वातंत्र्यात् लभते परम् ।
|
भारती प्रकाशन
|
अजवा डाव पी
|
बसंत पांडरंग बोरकार
|
जे. के. बिल्डींग नं. ४
|
गांव देवीभ म्बे ७.
|
स ग ळे ह क्क
|
गोमंत भारती कडेन
|
नये पैसे
|
सबूय बांटे ओकठांय
|
२५० नये पैसे
|
बांदिल्लें पुस्तक
|
३.०० नये पैसे
|
व्यं. रा. शिगरे
|
सर्वोदय मुद्रणालय,
|
४५० बुधवार, पुणें २.
|
अिग्लंडची अक बायलमनीस गांधीजींक मेळूंक आयिल्ली.
|
मुलाखत जातकच गांधीजींक अिग्लंडाक येवपाचें आमंत्रण
|
हांव येतां, पुण तीन अटीचेर. गांघीजींनीं म्हळें. पैली
|
अट मंचेस्टरच्या कामगारांक सांगप कि हिन्दुस्थानांत तुमचें
|
लुगट नाकात. तांची मनां पैलीं बदलूंक जाय. दुसरी अट
|
पालंमेन्टाच्या लोकांक सांगप कि हिन्दुस्तानोके
|
अुडयात. तांचींय मनां बदलूंक जाय.
|
आनी तिसरी कितें ?
|
गांधीजी गंभीर जाले. म्हणूंक लागले आमी हां
|
लोकांक सोऱयाच्या व्यसंनांतल्यान सोडवंक वावुरतांत. पूण सर
|
शिक्षणाचें खातें . .
|
कार सोच्याच्या अ॒त्पन्नाचेर शिक्षणाचें खातें चलयता...आमकां
|
हें नीतीभायलें दिसता...तेन्ना अिग्लंडाक सगळ्यांक हीं गजाल
|
सांगून ताचे आड आवाज अठवपाचें काम करात,
|
हीं तीन कामां तुमी केलींत जाल्यार हांव येतां.
|
१६२! जिंग्ठंडाचें पातक
|
गांधीजी १९३१ त अिंग्लंडाक गेल्ले तेन्ना थेच्या गरिंबांचे
|
वसतींत वचून रावले.
|
अक दीस तांकां ऑक्सफर्ड विद्यापीठांतले आमंत्रण आयलें.
|
मोटे मोटे बृदवंत लोक थें जमिल्ले. ते तांकां तरेक तरांचे प्रस्न करूंक
|
लागले. गांधीजी विद्वानांत मोडनासले. तरूय तांणीं सगळ्यांक
|
आत्तरां दिलीं
|
दाणी जनरल डायरान केल्ल्या कर
|
ण्यांचें वर्णेन केलें. पोटावेल्यान सरपटत वचपाचो ताणें
|
केल्लो ताची खबर सांगनाफुडें लोकांच्या आंगार कांटो
|
सभा सोंपतकूच अक बायलमनीस गांधीजी सरीं येवन
|
आमी पन्नास खेपो तशीं सरपटत गेलीं जाल्यार जनरल
|
शीः तुमी तशें करपाची गरज ना गांधीजींनीं म्हळें,
|
तुमी आपले अित्सेन पन्नास खेपो तशें करुंक तर्यार जाशात्तरूं
|
पुण अकाद्रे अग्लीश चलयेक जबरदस्तीन करूंक लावपाचो
|
म्हाका यत्न करूंक दियात. ती म्हजेर खोंट मारतली. आनी
|
खोंट माल्ली जाल्यार हांव तिची चूक जाली अशें म्हणचों
|
ना...अिग्लीश लोक हिल्दुस्तानांत सेवक म्हुण, धनी म्हुण न्हय,
|
रावले जाल्यारूच तें पातक धुवन वतलें.
|
हांव नमचों ना
|
अिंग्लंडची वर्तमानपत्रां गांधीजीं विशीं कित्याकियतें
|
छापतालीं. बातमीदार येवन तांगेंली मुलाखत घेताले आनी
|
छापतना ती कश्याकीयशी छापताले. गांधीजींनीं तांतल्या अंका
|
बातमीदाराक आपवन धडधडीत फटी कित्याक छापता काय
|
म्हुण विचाल्लें आनी म्हळें
|
तुमी कितेय छापलें तरूय अडचण ना...हांव मुलाखती
|
दिवपाच्यो बंद करचों ना
|
अका बातमीदारान गांधीजींची नमळाय हेतून
|
छापले कि प्रिन्स ऑफ वेल्स जेन्ना हिन्दुस्तानांत आयिल्लो
|
गांधींनीं साष्टांग नमस्कार घालन ताका येवकार दिलो !
|
गांधीजींनी ताका आपयलो आनी सांगले
|
हांव हिन्दुस्तानांतल्या गरिबांतल्या गरीब भंग्याक साष्टांग
|
नमस्कार घालीन. कित्याक शेंकड्यांनी वर्सा पसून तो चिड्डला,
|
चेपला. ताच्या पांयांची माती लेगीत हांव मस्तकाक लायन. पुण
|
राजपुंत्राकच न्हय, राजाकूय हांव नमस्कार करचो ना...तो
|
मदांत सत्तेचो प्रतिनिधि म्हुण...
|
माये मोगान ष्
|
११६४ माये मोगान
|
गांधीजींक सांबाळपा खातीर स्कॉटलंड याडंच्या दोन गुप्त
|
पोलिसांची अिग्लंडच्या सरकारान नेमणूक केल्ली. जण अेकल्या
|
कडेन दुबावान हो तांचो धंदोच आसलो. गांधीजींक
|
कोणूय कितेंय करीत म्हुण ते सगळी जतनाय घेतालेच. पुण तेच
|
बरोबर गांधीजी कितें करतात, जुलयतात हेय ते पळेताले.
|
षुण कांय दिसांनीं ते गांधीजींचे जाले. तांचीं कामां
|
करूंक लागले. तांच्या परिवारांतल्या लोकां भितल्लेच जावन
|
रावंक लागले.
|
झ्िग्लंडांतलें काम सोंपतकूच गांधीजी हिन्दुस्तानांत येवंक
|
भायर सल्ले तेन्ना सरकारी अधिकाऱयांनी तांकां विचाल्ले
|
कितेंय जाय आसल्यार आमकां सांगात.
|
गांघीजींनीं म्हळें
|
हे दोग जाण पोलीस म्हजेबरोबर आसतात. तांकां ब्रिडिसी
|
मेरेन म्हजे बरोबर धाडात
|
अधिकाऱ्यांचो समज जालो कि गांधीजी भल्या रक्षणा
|
. खातीर तांची मागणी करतात ! तांकां बावडयांक हे पोलीस
|
गांधीजींचे जाल्यात खें खबर! तांणी कारण
|
विचाल्लें. गांधीजींनी म्हळें ते आमच्या कुटुंबांतलेच जाल्यात.
|
अपरांत हिन्दुस्तानांत पावतकूच गांधीजींनी तांकां दोन
|
घड्याळी भेट धाडल्यो. त्या घड्याळींचेर कोंरांतिल्लें मो. क.
|
गांधी कडल्यानमायें मोगान.
|
खरेले कलाकार
|
End of preview. Expand
in Data Studio
YAML Metadata
Warning:
The task_categories "language-modeling" 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
Konkani Books Corpus v2
Overview
Konkani Books Corpus v2 is a large-scale monolingual text dataset for the Konkani language (kok, gom). It is primarily sourced from digitized books, literature, and long-form cultural texts. This dataset is specifically curated for LLM pretraining, fine-tuning, tokenizer training, and NLP research in low-resource Indian languages.
- Language: Konkani (
kok,gom) - Format: Plain text (
.txt) - Dataset Size: 1.02 GB
- Primary Source: Books / Long-form literature
- License: MIT
⚠️ Important Note on Preprocessing
The raw dataset contains significant whitespace irregularities, including large gaps between words and excessive line breaks resulting from the digitization/OCR process.
Critical for LLM Training: To ensure a stable loss curve and efficient tokenization, you must normalize the whitespace (densify the text) before training. Failure to remove these large gaps can lead to poor model convergence.
How to Access the Dataset
1. Direct Download
Use this to download the entire corpus to your local machine:
from datasets import load_dataset
# Download the full dataset
dataset = load_dataset("omdeep22/Konkani_books_corpus-v2", split="train")
print(dataset[0])
- Downloads last month
- 13