Error code:   JWTInvalidSignature
Exception:    InvalidSignatureError
Message:      Signature verification failed
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/libs/libapi/src/libapi/jwt_token.py", line 286, in validate_jwt
                  decoded = jwt.decode(
                      jwt=token,
                  ...<2 lines>...
                      options=options,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jwt.py", line 368, in decode
                  decoded = self.decode_complete(
                      jwt,
                  ...<8 lines>...
                      leeway=leeway,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jwt.py", line 265, in decode_complete
                  decoded = self._jws.decode_complete(
                      jwt,
                  ...<3 lines>...
                      detached_payload=detached_payload,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jws.py", line 270, in decode_complete
                  self._verify_signature(
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      signing_input,
                      ^^^^^^^^^^^^^^
                  ...<4 lines>...
                      options=merged_options,
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jws.py", line 417, in _verify_signature
                  raise InvalidSignatureError("Signature verification failed")
              jwt.exceptions.InvalidSignatureError: Signature verification failed

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

Spell Correction RU — датасеты для коррекции ошибок в русском тексте

Набор данных для обучения моделей исправления орфографических, пунктуационных и регистровых ошибок в русскоязычных текстах.

Каждый пример — пара «правильный текст» → «текст с ошибкой». Датасет использовался для обучения модели melsmm/Spell-Corrector-RU-4B.

📦 Код генерации, ноутбуки и полное описание проекта: github.com/melsmm/llm-spell-corrector

Состав

Датасет содержит две конфигурации (сабсета):

Файл	Config	Примеров	Назначение
`synth_spell_correction_1m.csv`	`synth_1m`	~1 000 000	Синтетически сгенерированные ошибки. Для основного обучения (Stage 1).
`spell_correction_30k.csv`	`ready_30k`	~30 800	Готовые пары «ошибка → исправление» из открытых датасетов. Для финального дообучения (Stage 2).

Структура данных

Оба файла имеют одинаковые колонки:

Колонка	Тип	Описание
`text`	string	Эталонный (правильный) текст — target.
`text_corrupt`	string	Текст с ошибками — input модели.
`source`	string	Источник исходного текста (`nerus`, `gazeta`, `wikipedia`, `RUSpellRU`, `MultidomainGold`, `russian_gec_dataset`, `mixed_raw` и др.).
`method`	string	Способ внесения ошибки (`ready_pair`, `sbsc`, `char_aug`, `word_aug`, `punct_corruption`, `lowercase`, `identity`, `mixed_*`).

Пример строки:

text:         Об этом сообщает корреспондент «Ленты.ру».
text_corrupt: об этом сообщаеп корреспондент лертыру.
source:       mixed_raw
method:       mixed_lower_char_punct

Как создавался

`synth_1m` — синтетический датасет (~1 млн)

Чистые тексты из корпусов nerus, gazeta, wikipedia портились набором алгоритмов: статистическим (SAGE: SBSC, CharAug, WordAug) и собственным алгоритмом внесения пунктуационных ошибок. Часть примеров оставлена без изменений (identity), чтобы модель не «переисправляла» корректный текст.

Категория	Источник	Алгоритм	Примеров
Готовые пары	russian_gec_dataset	—	~25 000
Готовые пары	RUSpellRU	—	~2 000
Готовые пары	MultidomainGold	—	~3 569
Чистые (без изменений)	gazeta / wikipedia / nerus	identity	~50 000
SBSC (статистическая порча)	nerus	SBSCCorruptor	~200 000
CharAug	nerus / wikipedia	CharAugCorruptor	~150 000
WordAug	nerus / gazeta	WordAugCorruptor	~100 000
Punctuation corruption	nerus / wikipedia / gazeta	custom	~150 000
Lowercase	nerus / gazeta	lowercase	~100 000
Mixed (2–3 алгоритма)	nerus	multi-corrupt	~219 431
ИТОГО			~1 000 000

`ready_30k` — готовые пары (~30 тыс.)

Объединение реальных пар «ошибка → исправление» из открытых датасетов:

Источник	Примеров
russian_gec_dataset	~25 000
RUSpellRU	~2 000
MultidomainGold	~3 569
ИТОГО	~30 569

Загрузка

from datasets import load_dataset

# Синтетический датасет (~1 млн)
synth = load_dataset("melsmm/spell-correction-ru", "synth_1m", split="train")

# Готовые пары (~30 тыс.)
ready = load_dataset("melsmm/spell-correction-ru", "ready_30k", split="train")

print(synth[0])
# {'text': '...', 'text_corrupt': '...', 'source': '...', 'method': '...'}

Назначение и применение

Обучение моделей spell / punctuation correction для русского языка.
Двухстадийное обучение: сначала на большом синтетическом наборе (synth_1m), затем дообучение на качественных готовых парах (ready_30k).
Аугментация данных для GEC-задач.

Подача в модель: text_corrupt как вход, text как целевой ответ.

Источники и лицензии

Датасет собран на основе открытых корпусов и датасетов:

nerus (новости Lenta.ru)
IlyaGusev/gazeta
misterkirill/ru-wikipedia
RUSpellRU, MultidomainGold (через SAGE)
russian_gec_dataset

При использовании учитывайте лицензии исходных корпусов.

Ограничения

Большая часть synth_1m — синтетические ошибки; их распределение может отличаться от реальных опечаток пользователей.
Тексты в основном из новостного, энциклопедического и общего доменов; узкоспециализированные домены (например, медицина) представлены слабо.