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18 values
ะญั‚ะพ ัะพะฝ ะธะปะธ ะฑัะด-ั‚ั€ะธะฟ? ะขะพะบะพะผ ะฟะพ ะณะปะฐะทะฐะผ - ั‚ะธะบ ะŸะพะบะฐ ะฟะพ ั‚ะตะปะตะบะฐะฝะฐะปะฐะผ ะผะตะฝั ะฝะฐะทั‹ะฒะฐัŽั‚ ั„ั€ะธะบ ะคะตะฝะพะผะตะฝ ะฝะฐ ะฟั€ะฐะนะผ ั‚ะฐะนะผ ะ”ะปั ะฟะตั€ะฒั‹ั… ะฟะพะปะพั ะฝะฐ ัะฐะนั‚ั‹ ะŸะพ ะฒะธั€ัƒัะฝั‹ะผ ะฐะปะณะพั€ะธั‚ะผะฐะผ ัะบะพั€ะผะปะตะฝ ะฟะพะธัะบะพะฒะธะบะฐะผ ะŸะพะบะฐ ั ะฝะฐ ะฑะฐะปะบะพะฝะต ะปะฑะพะผ ะ’ั‹ะฟะปะฐะฒะปะธะฒะฐัŽ ะพะบะฝะพ ะกัŠะตะดะฐั ัะตะฑั ะทะฐ ั‚ะพ, ั‡ั‚ะพ ั…ะพั‚ัŒ ะบั‚ะพ-ั‚ะพ ัะพ ะผะฝะพะน ะทะฝะฐะบะพะผ ะ—ะฐ ั‚ะพ ั‡ั‚ะพ ัะฝะพะฒะฐ ะฝะตั‚ั€ะตะทะฒ ะ˜ ั‡ั‚ะพ ะฟั€ะพะฟะฐะป ะธะฝั‚ะตั€ะตั ะ˜ัะบะฐั‚ัŒ ัะตะฑ...
โ€œะกะผะพั‚ั€ะธ - ัƒั€ะพะด, ะฝะธั‰ะตะฑั€ะพะด, ะฝะตะฟะพั…ะพะถะธะน, ะฑะตะทะดะฐั€ัŒ!โ€ โ€œะœะฐะปะพะน! ะ’ะพั‚-ะฒะพั‚ ัƒะฟะฐะดั‘ั‚, ั‚ะฐะผ ะตะผัƒ ะธ ะผะตัั‚ะพ!โ€ ะŸะพะดั…ะพะดัั‚ ะฑะปะธะถะต ัะผะพั‚ั€ะตั‚ัŒ, ะฒะตะดัŒโ€…ัโ€…ะฝะตะดะฒะธะถะตะฝ, ะฝะพ, ะฑะปัะดัŒ ะ•ัะปะธโ€…ั…ะพั‚ะธั‚ะต ะทะฝะฐั‚ัŒ ั‡ั‚ะพ ะฟะพะด ะบะพะถะตะน -โ€…ะฟั€ะธะดั‘ั‚ัั ั€ะตะทะฐั‚ัŒ ะŸะพั‚ะพะผ ะฟั€ะธัˆะปะฐ ะพะฝะฐ, ะฒัั‘ ะฟะพัั‚ะฐะฒะธะปะฐ ะฝะฐ ั€ะตัะตั‚ ะะพ ัƒ ะฝะตั‘ ะฒัั‘ ะฑั‹ะปะพ ะฝะฐะฟะธัะฐะฝะพ ะฝะฐ ะปะธั†ะต ะฅะพั‚ะตะปะฐ ะบั€ะพะฒ ะธ ะพะฟะพั€ัƒ, ะฝะฐะดั‘ะถะฝั‹ะน ะพะผัƒั‚ ะธ ะปะพะณะพะฒะพ ะ ะฟะพะดั€ัƒะณะธ...
ะŸะตั€ะตะฒะตั€ะฝัƒะป ะฒัั‘ ะฒะฒะตั€ั… ะดะฝะพะผ ะŸะพั‚ะตั€ัะฝ, ะฝะต ะฟะพะผะฝัŽ ะฝะธ ะฒั€ะตะผั ะฝะธ ะดะตะฝัŒ ะŸะพะฒะตัะธะปัั ะฝะฐ ะฝะตั€ะฒะฐั… ะฟะพะด ะฟะพั‚ะพะปะบะพะผ ะ’ ั‚ะตะปะตโ€…ะบะพะณะพ-ั‚ะพ,โ€…ะฝะตะทะฝะฐะบะพะผะพะณะพ ะผะฝะต ะ˜ ัโ€…ัƒะปั‹ะฑะบะพะน ะบะฐั‡ะฐัŽััŒ ะฒะฟะตั€ะตะด ะธ ะฝะฐะทะฐะด ะะฐ ะฟะพะปัƒโ€…ั„ะตะฝะฐะทะตะฟะฐะผ ะธ ะฟั€ะพะทะฐะบ ะฏ ะฟะปั‹ะฒัƒ. ะœะฐะผะฐ, ัะผะพั‚ั€ะธ, ั ะฑะตะท ั€ัƒะบ ะขะฐะผ, ะฒะฝะธะทัƒ ะฏ ะฑัƒะดัƒ ะฟะตั‚ัŒ ั‚ะธัˆะธะฝะต ะ‘ัƒะดัƒ ะฟะธั‚ัŒ ั‚ะตะผะฝะพั‚ัƒ ะ‘ัƒะดัƒ ัะผะตัั‚ัŒัั ะ‘ัƒะดัƒ ัะผะตัั‚ัŒัั ะ˜ ะฝะธะบะพะผัƒ ะฝะต ัะบะฐะถัƒ ะฟะพั‡ะตะผ...
ะŸะพั…ะพะถะต ั ั‚ะฐะบ ัƒัั‚ะฐะป ะงั‚ะพ ัะตะณะพะดะฝั ะผะพะณ ะฑั‹ ะทะฐะฟั€ะพัั‚ะพ ะ’ะทัั‚ัŒ ั€ัƒะถัŒั‘ ะธ ะฒ ะผะตั‚ั€ะพะฟะพะปะธั‚ะตะฝะต ะถะดะฐั‚ัŒ ะบะพะปะปะฐะฟัะฐ ะŸะพัะผะพั‚ั€ะธ, ะฟะพะดโ€…ัะฒะพะดะพะผโ€…ั‡ะตั€ะตะฟะฐ ะขะฐะผ ะณะดะต ั‚ะพโ€…ะฝะฐั†ะฐั€ะฐะฟะฐะฝะพ ะŸั€ะพ ั‚ะฒะพั€ั‡ะตัะบะธะน ะฟั€ะพะฒะฐะป ะธ ั„ะตะนะปั‹ ัโ€…ั€ะตะพั€ะณะฐะฝะธะทะฐั†ะธะตะน ัะตะฑั ะฏ ั‚ะฐะบ ัƒัั‚ะฐะป ั‚ะพะปะฟะธั‚ัŒัั ะบัƒั‡ะตะน ะปะธั‡ะฝะพัั‚ะตะน ะฒ ั‚ะตัะฝะพะผ ะผะพะทะณัƒ ะ˜ ั‡ั‚ะพ ะฝะธ ั„ั€ะฐะทะฐ - ะปะธะฑะพ ะบะธั‡, ะปะธะฑะพ ะบะพะผะฟะปะตะบัั‹ ะฝะฐ ะฒะธะดัƒ ะ˜ ั ะฟะพั…ะพะดัƒ ะพะฟะพะทะดะฐะป ะฝะฐ ะฟ...
ะฃะถะต ะฒั‚ะพั€ะพะน. ะ”ะพะปะถะฝะพ ะฑั‹ั‚ัŒ, ั‚ั‹ ะพะดะฝะฐ ัั‚ะพะธัˆัŒ ะตะดะฒะฐ-ะตะดะฒะฐ ะะฐ ัะฒะพะธั… ั‚ะพะฝะบะธั… ะบะฐะฑะปัƒะบะฐั…, ะฒ ั€ัƒะบะฐั… ะดั€ะพะถะธั‚ ะฑะพะบะฐะปโ€…ะฒะธะฝะฐ ะ’โ€…ะถะตะปัƒะดะบะต ะฟะฐั€ะฐ ั‚ะฐะฑะปะพะฒโ€…ะฐะฝั‚ะธะดะตะฟั€ะตััะฐะฝั‚ะฐ ะ’ ะฒะฐะฝะฝะพะน ั€ะตัั‚ะพั€ะฐะฝะฐ - ะทะฐะฒั‚ั€ะฐะบ, ั‡ั‚ะพโ€…ั‚ั‹ ััŠะตะปะฐ ั‡ะฐั ะฝะฐะทะฐะด ะฏ ั‚ะฐะผ ะฝะตะดะฐะปะตะบะพ ะทะฐ ะฑะฐั€ะพะผ ะทะฐะบะฐะทะฐะป ะฝะฐั€ะบะพะท ะธ ะถะดัƒ ะฏ ะฝะฐั€ะบะพะทะพะผ ัƒัั‹ะฟะปััŽ ะดัƒัˆัƒ, ั‡ั‚ะพ ะฑั‹ะปะฐ ะฒ ะฐะดัƒ ะœั‹ ะฝะต ะทะฝะฐะตะผ ะดั€ัƒะณ ะพ ะดั€ัƒะณะต, ะฝะพ ะฟั€ะธะผะตั€ะฝะพ ั‡ะตั€ะต...
ะ’ ั€ะฐััะฒะตั‚ะต ัั€ะบะพ ะบะฐะฟะปะธ ะพั‚ั€ะฐะถะฐัŽั‚ ะฟะตั€ะฒั‹ะน ัะฝะตะณ ะ’ ั€ัƒะบะต ัะฒะตั€ะบะฐะตั‚ ัะบะฐะปัŒะฟะตะปัŒ ะธ ั ะฒะฐั ะฟั€ะธะณะปะฐัˆะฐัŽ ะฒัะตั… ะžะฟะตั€ะฐั†ะธะพะฝะฝั‹ะนโ€…ัั‚ะพะปโ€…ะบั€ะธัั‚ะฐะปัŒะฝะพ ั‡ะธัั‚, ะธโ€…ัะฒะตั‚ะธั‚ ะฑะตะปั‹ะน ะกะฒะตั‚, ะธ ะบ ะฟั€ะตะฟะฐั€ะฐั†ะธะธ ะณะพั‚ะพะฒโ€…ะผะพะน ะฟะตั€ะฒั‹ะน ะพะฟะฟะพะฝะตะฝั‚ ะัƒ ั‡ั‚ะพ, ะฟั€ะธะฒะตั‚! ะะฐัˆ ะฟะฐั€ะตะฝัŒ ะฝะฐ ั„ะธะบัะฐั‚ะพั€ะฐั… ัะปะพะฒะฝะพ ะฝะฐ ั€ะฐัะฟัั‚ัŒะต ะะฝะฐะปะธะทะฐั‚ะพั€ั‹ ะฟัƒะปัŒัะฐ ะพะฑะฒะธะปะธ ะตะณะพ ะทะฐะฟััั‚ัŒั ะขัƒั‚ ะดะตะป ะฝะฐ ะฟะฐั€ัƒ ะผะธะฝัƒั‚, ะธั‚ะฐะบ, ะฑัƒะด...
ะคั€ะฐัƒ ะฝะฐั‡ะธะฝะฐะตั‚ ั‚ะฐะฝั†ะตะฒะฐั‚ัŒ ัƒ ะณะพั€ะพะดัะบะพะน ัƒะฟั€ะฐะฒั‹ ะžั€ะฐะฒะฐ ัะผะพั‚ั€ะธั‚ ะฝะฐ ะดะฒะธะถะตะฝัŒั ั…ัƒะดะพั‰ะฐะฒะพะน ั„ั€ะฐัƒ: ะกะปะพะฒะฝะพ ัะปั‹ัˆะธั‚ ะผัƒะทั‹ะบัƒ ะพะฝะฐ, ะฐ ะฝะฐ ะปะธั†ะต ั€ัƒะผัะฝะตั† ะšะฐะถะดั‹ะผ ะถะตัั‚ะพะผ ะผะฐะฝะธั‚, ะฟั€ะธะณะปะฐัˆะฐั ะฝะฐ ัะพะฒะผะตัั‚ะฝั‹ะน ั‚ะฐะฝะตั† ะกะฟะพั€ั‹ะฝัŒั - in ya, ะฐะปะบะฐะปะพะธะด - load ะะตั‚ ั‡ัƒะผั‹ ะฟั€ะธั‡ะธะฝั‹, ั‡ะธะฝะฝะพ ัั‚ั€ะพะณ ะธ ั‚ะธั… ะฐัั‚ั€ะพะปะพะณ ...ะŸะพะดะพะป ะตั‘ ะบั€ะฐะผะพะปัŒะฝะพ ั‚ั€ะพะฝะตั‚ ะปะธั†ะฐ ะฟะฐะฒัˆะธั… ั‚ะฐะฝั†ะตะผ ั…ั€ะฐะฑั€ั‹ั… ะญั‚ะฐ ะผ...
ะขั‹ ะฒะธะดะธัˆัŒ, ะฒะพั‚ ะพะฝะธ, ั„ั€ะธะบะธ ะธะดัƒั‚ ะฟะพ ะณะพั€ะพะดัƒ ะŸัะธั…ะธ ั‚ะตะฑะต ะฝะฐะฒัั‚ั€ะตั‡ัƒ ั‚ะพ ัะบะฐะปัั‚ัั, ั‚ะพ ั€ั‹ั‡ะฐั‚ ะขัƒั‚ ะœะพัะบะฒะฐ-ัะธั‚ะธ,โ€…ั‡ั‚ะพโ€…ะ“ะพั‚ัะผ, ั‡ั‚ะพ ะ“ะพั€ะพะดโ€…ะ˜ะบั, ะฒัั‘ ะทะฐะผะพั‚ะฐะฝะพ ะ’ ะฝะตั€ะฒั‹, ะธ ะฝะฐโ€…ะฒะธั‚ั€ะธะฝะฐั… ัั‚ั‹ะฝะตั‚ - ะฒัั‚ั€ะตั‡ะฐะน ะŸะพ ะปะพะบะพั‚ัŒ ะฒ ัƒะปัŒะต, ั‚ะตะฑั ะพะฑะผะฐะฝัƒะปะธ - ะทะดะตััŒ ะฒ ะฑะพะน ะ›ะตั‚ัั‚ ะปะธัˆัŒ ั‚ะต, ะบะพะผัƒ ะฝะตั‡ะตะณะพ ะฒะทัั‚ัŒ ั ัะพะฑะพะน ะขะต, ะบั‚ะพ ะฝะต ั€ะฐะท ัƒะผะธั€ะฐะป, ะธ ะบั‚ะพ ั€ะฐะทัƒะผ ะฟะปะฐะฒะธะป ะฟะพะผะฐะปัƒ ะšั‚ะพ...
ะะธะบะพะผัƒ ะฝะต ะณะพะฒะพั€ะธ ะพ ั‚ะพะผ, ั‡ั‚ะพ ัะปัƒั‡ะธะปะพััŒ ั ั‚ะพะฑะพะน ะะต ะบั€ะธั‡ะธ ะพ ั‚ะพะผ, ั‡ั‚ะพ ะฑะพะปะธั‚. ะะต ัะฟะตัˆะธ ะทะฐัั‹ะฟะฐั‚ัŒ - ะฃั‚ั€ะพะผ ะฒัะต ะฟะพะฒั‚ะพั€ะธั‚ัั, ะธ ะฟะฐั€ะฐ ั‡ะฐัะพะฒ ะฝะธั‡ะตะณะพ ะฝะต ั€ะตัˆะฐั‚ ะะธะบะพะผัƒ ะฝะต ะณะพะฒะพั€ะธ ะพ ั‚ะพะผ, ะบั‚ะพ ั ั‚ะพะฑะพัŽ ะฒ ะฟัƒั‚ะธ ะญั‚ะพ ั‚ะฐะนะฝะฐ ะดะปั ะฒัะตั… ะพัั‚ะฐะปัŒะฝั‹ั… ะ•ัะปะธ ั…ะพั‡ะตัˆัŒ ะฝะฐะนั‚ะธ ะกะตะฑั ัั€ะตะดะธ ัƒะปะธั† ะธ ะปะธั† - ะพั‚ะบะปัŽั‡ะฐะนัั, ะฟะปั‹ะฒะธ ะะธะบะพะผัƒ ะฝะต ะณะพะฒะพั€ะธ ะะธะบะพะผัƒ ะฝะต ะณะพะฒะพั€ะธ ะพ ั‚ะพะผ, ั‡ั‚ะพ...
ะขะฐะผ, ะณะดะต ั‚ะตะผะฝะพั‚ะฐ ะ“ะดะต ัั‚ะตะฝั‹ ะ“ะดะต ะฟะพ ะฝะฐะผ ั‚ะตั‡ั‘ั‚ ั€ะตะบะฐ ะ‘ะตะถะธั‚ ะฟะพ ะฒะตะฝะฐะผ ะขะฐะผ, ะณะดะต ะฝะต ัƒัะฝั‘ะผ ะ“ะดะต ะฟะพะปะพะฒะธะฝะฐ ะฝะฐั ะฃะผั€ั‘ั‚โ€…ะพะณะฝั‘ะผ ะญะฟะธะฝะตั„ั€ะธะฝะฐ ะŸะพัะผะพั‚ั€ะธโ€…ะฟะพ ัั‚ะพั€ะพะฝะฐะผ โ€” ะขัƒั‚โ€…ะฝะต ะฝะฐะนั‚ะธ ะปัŽะดะตะน ะะต ะฒั‹ะนั‚ะธ ะธะท ะธะณั€ั‹ ะ˜โ€…ั‚ั‹ ะฟะพั‚ะตั€ัะฝ ะะพ ะฒะพั‚-ะฒะพั‚ ะฝะฐะฟะพะฟะพะปะฐะผ ะŸะพั€ะฒั‘ั‚ัั ะบั€ัƒะณ ะธะดะตะน ะ˜ ะผั‹ ะฒะพัะฟะปะฐะผะตะฝะธะผ ั‚ะฒะพะน ะดะตะฝัŒ ะšะพะณะดะฐ ั‚ั‹ ะบะพะผัƒ-ั‚ะพ ะฟะพ ะฝะพั‚ะฐะผ ะถะธะทะฝัŒ ะปะพะผะฐะตัˆัŒ ะ‘ัƒะดัŒ ัะผะตะปั‹ะผ ะธ ะฟะพะผะฝะธ...
ะœะพะน ะ‘ะพะณ ะœั‹ ั‚ะฐะบ ะดะฐะฒะฝะพ ะฝะต ะณะพะฒะพั€ะธะปะธ ะœั‹ ั ั‚ะพะฑะพัŽ ะทะฐ ะพะดะฝะพ ะขะพะปัŒะบะพ ั ะถะธะฒะพะน, ะฐ ั‚ั‹ ะธะทโ€…ะฐะบะฒะฐั€ะตะปะธ ะฏโ€…ะฟั€ะพะฒะตะป ะฟะพ ะฝะตะฑัƒโ€…ะฟะฐะปัŒั†ะตะผ ะธ ะธัะฟะฐั‡ะบะฐะปัั ะฒ ั‚ะตะฑะต ะฏ ะฟะพัˆะตะป,โ€…ะฐ ั‚ั‹ ะพัั‚ะฐะฝัŒัั, ะฟั€ะธัะผะพั‚ั€ะธ ะทะฐ ัั‚ะธะผะธ ะฏ ะบะฐั‚ะฐัŽ ะฟะพ ะปะฐะดะพัˆะบะต ะผะธั€, ะฒ ะบะพั‚ะพั€ะพะผ ั ะถะธะฒะพะน ะฏ ะตะณะพ ะณะปะพั‚ะฐัŽ ะบั€ะพัˆะบะธ, ัะปะธะทั‹ะฒะฐั ะฝะฐ ั…ะพะดัƒ ะฃ ะผะตะฝั ะบ ั‚ะตะฑะต ะฒะพะฟั€ะพัั‹, ะผะพะถะตั‚ ะทะฝะฐะตัˆัŒ, ั‡ั‚ะพ ัะบะฐะทะฐั‚ัŒ ะะธั†ัˆะต ะณะพะฒะพั€ะธะป ะฟั€ะพ ...
Asper X - ะšะฐั€ะฐะฝั‚ะธะฝะบะฐ ะœะธะปะฐั, ะฝะฐัั‚ะฐะปะธ ัะปะพะถะฝั‹ะต ะดะฝะธ ะขะฐะบ ั‡ั‚ะพ ะฝะธั‡ะตะณะพ ะฝะต ะฟะปะฐะฝะธั€ัƒะน ะœะธะปะฐั, ะผั‹ ั‚ะตะฟะตั€ัŒ ั ั‚ะพะฑะพัŽโ€…ะพะดะฝะธ ะŸั€ะพั‚ะธะฒโ€…ั†ะตะปะพะณะพ ะผะธั€ะฐ ะัƒะถะฝะพ ัั‚ะพโ€…ะฟั€ะพัั‚ะพ ะฒัั‘ ะฟะตั€ะตะถะดะฐั‚ัŒ ะ ะฟะพั‚ะพะผ ะดะตะปะฐั‚ัŒ ะฒัะตโ€…ั‡ั‚ะพ ะทะฐั…ะพั‡ะตั‚ัั ะฅะพั‡ะตัˆัŒ ะผั‹ ะฟะพะฟะปะฐะฒะฐะตะผ ะฒ ั‡ะธัั‚ั‹ั… ะฟั€ัƒะดะฐั… ะšะพะณะดะฐ ะฒัั‘ ัั‚ะพ ะบะพะฝั‡ะธั‚ัั? ะœั‹ ั ั‚ะพะฑะพะน ะผะธะปั‹ะต ะบะฐั€ะฐะฝั‚ะธะฝะบะธ - ะšั€ะฐัะฝั‹ะต ะปะธะฝะธะธ ะฝะฐ ะบะฐั€ั‚ะธะฝะบะต ะœั‹ ั ั‚ะพะฑะพะน ะผะธะปั‹ะต...
ะœั‹ ะธะท ะฟะปะฐัั‚ะธะบะฐ ะธ ะปะถะธ ะฟะตั‡ะฐั‚ะฐะตะผ ััƒะดัŒะฑัƒ ะœั‹ ะพะฟะฐัะฝั‹ะน ัะตั€ั‹ะน ะปะตะด, ัะผะพั‚ั€ะธ ะฒะพั‚-ะฒะพั‚ ั€ะฒะฐะฝะตั‚ ะœั‹ ัะพะทะดะฐั‚ะตะปะธ ะผะธั€ะพะฒโ€…ะฒโ€…ะบะพั‚ะพั€ั‹ั… ั‚ั‹ ะถะธะฒะตัˆัŒ ะœั‹โ€…ะพั‚ะผะตั‡ะตะฝั‹ ะธะบัะพะผ, ะธ ะผั‹ ั‚ะฒะพะน ัั‚ั€ะฐัˆะฝั‹ะนโ€…ัะพะฝ ะœั‹ ัะดะพะฒะธั‚ั‹ะต, ะผั‹ ะธัะบะฐะปะตั‡ะตะฝะฝั‹ะต ะœั‹ ะฝะตะดะพะฑะธั‚ั‹ะต, ะผั‹ ะฝะต ะดะพะปะตั‡ะตะฝะฝั‹ะต ะœั‹ ั€ะธัะพะฒะฐะฝะฝั‹ะต ัะฝั‹, ะฐ ั‡ั‚ะพ, ะฐ ั…ะพั‡ะตัˆัŒ ะบ ะฝะฐะผ? ะŸั€ะธะฒะตั‚, ะผั‹ ะดะตะผะพะฝั‹ ั‚ะฒะพะธ, ะธ ัั‚ะพั‚ ะณะพั€ะพะด ะฝะฐัˆ! ะขั‹ ะฝะฐั ะฒ ะดะตั‚ัั‚...
ะขั‹ ะฝะต ะถะตะปะตะทะฝะฐั, ะบะฐะบ ะฝะธ ะบั€ัƒั‚ะธะป ั‚ะตะฑั ะฑั‹ ะ—ะฒะตะฝัั‰ะธะน ะพะทะฝะพะฑะปะตะฝะฝั‹ะผ ั…ะพะปะพะดะพะผ ะฒะพะน ะžะน... ะ ั‚ั‹ ะฒั€ะตัˆัŒ ัะฐะผะพะน ัะฒะพะตะนโ€…ัะพะฒะตัั‚ะธ ะžโ€…ัั‡ะตั‚ะฐั…, ะบะพั‚ะพั€ั‹ะต ะฒะพั‚โ€…ะฑั‹ ัะฒะตัั‚ะธ ั ัะพะฑะพะน ะ ั‚ั‹ ั‚ะฐะบะฐัโ€…ั‚ะตะฟะปะฐั ะขั‹ ั‚ะฐะบะฐั ั‚ะธั…ะฐั ะ˜ ะผั‹, ะผั‹ ะฝะต ะถะตะปะฐะฝะฝั‹ะต ะ”ัƒัˆะธ ะฝะฐัˆะธ ะดั‹ัˆะฐั‚ ะบะฐะบ ะดั‹ัˆะฐั‚ ะฟะพะฒะตัˆะตะฝะฝั‹ะต ะ˜ะปะธ ะถะธะฒัŒะตะผ ะฟะพะด ะทะตะผะปะตะน, ะพะน... ะฉะตะบะพั‚ะฝะพ ะดะพะปะถะฝะพ ะฑั‹ั‚ัŒ ั‚ะฐะบ ัƒะผะธั€ะฐั‚ัŒ ะ‘ะปัั‚ัŒ... ะ”ั‹ะผ ะฒะพะทะดัƒั… ...
ะšะพะณะดะฐ ะผั‹ ั‚ะพะปัŒะบะพ ะฒัั‚ั€ะตั‚ะธะปะธััŒ, ะผะพั‘ ัะตั€ะดั†ะต ะทะฐะบะฐัˆะปัะปะพััŒ ะะฐั ั ั‚ะพะฑะพะน ะฑั€ะพัะฐะปะพ ะฒ ะถะฐั€ัƒ, ะบะฐะบ ะฑัƒะดั‚ะพ ะพั‚ ั…ะพะปะพะดะฐ ะะฐัƒั‚ั€ะพ ั‚ั‹ ั‡ะธั‚ะฐะปะฐ ะฟะพัะทะธัŽ ะธ ะฑั‹ะปะฐ ะฝะต ะฝะตะฝะฐะบั€ะฐัˆะตะฝะฐ ะ ะฟะพั‚ะพะผ ั ะพั‚ะฟัƒัั‚ะธะป ั‚ะตะฑั ะพะดะฝัƒ ะฝะฐ ัƒะปะธั†ั‹ ะณะพั€ะพะดะฐ ะ ะดะฐะปัŒัˆะต ะฒัั‘ ะฑั‹ะปะพ, ะบะฐะบ ะฒ ัะพะฒะตั‚ัะบะพะผ ะปัŽะฑะพะฒะฝะพะผ ั€ะพะผะฐะฝะต - ะŸะพะด ั„ะพั€ั‚ะตะฟะธะฐะฝะพ ะฒะธะฝะพ ะฟะปะตัะบะฐะปะพััŒ ะฒ ะณั€ะฐะฝั‘ะฝะพะผ ัั‚ะฐะบะฐะฝะต ะŸะปะฐะบะฐะปะธ, ะฟะตะปะธ ะธ ะฑั‹ะปะธ ะฝะตะพัั‚...
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ะšะฐะบ ั‚ะตะฑะต ั…ะธะฟโ€…ั…ะพะฟ? ะ’ะตะดัŒ ั‚ั‹ ะฟะพะบะฐ ั‡ั‚ะพ ะฝะฐ ะฒั‚ะพั€ะพะผ ะขะตะฟะตั€ัŒโ€…ะฒัะต ะฑัƒะดัƒั‚ ะถะดะฐั‚ัŒ ั‡ะตะณะพ-ั‚ะพ ะ’ั‹ะฒะตะทะตัˆัŒ ะปะธ ัะฒะพะน ะฐะปัŒะฑะพะผ? ะ”ะฐ ั‚ั‹ ะฝะต ัƒะฟะฐะดะตัˆัŒ ะปะธ ั ะปะตัั‚ะฝะธั†ั‹? ะงั‚ะพ, ะดัƒะผะฐะป, ะฑัƒะดะตั‚ ะฒะตัะตะปะพ? ะ›ัƒั‡ัˆะต ะฑ ะธ ะดะฐะปัŒัˆะต ะฟะตะป ัะตะฑะต ะกะฒะพะธ ะฑะพะณะพะผ ะทะฐะฑั‹ั‚ั‹ะต ะฟะตัะตะฝะบะธ ะขั‹ ะฟะตั€ะตะปะพะฟะฐั‚ะธะป ะฒััŽ ะผะฐะบัƒะปะฐั‚ัƒั€ัƒ ะธะท ะปะพะผะฐะฝั‹ั… ะดะฝะตะน ะดะฝะตะฒะฝะธะบะฐ ะะพ ะฒั‹ัˆะธะฑะปะพ ะฟะฐะผัั‚ัŒ, ะทะฐะฑั€ะพัˆะตะฝะพ ะฟั€ะพัˆะปะพะต, ะฒ ะพะทะตั€ะพ ะฒั‹ะฑั€ะพัˆะต...
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Dataset Card for "huggingartists/asper-x"

Dataset Summary

The Lyrics dataset parsed from Genius. This dataset is designed to generate lyrics with HuggingArtists. Model is available here.

Supported Tasks and Leaderboards

More Information Needed

Languages

en

How to use

How to load this dataset directly with the datasets library:

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingartists/asper-x")

Dataset Structure

An example of 'train' looks as follows.

This example was too long and was cropped:

{
    "text": "Look, I was gonna go easy on you\nNot to hurt your feelings\nBut I'm only going to get this one chance\nSomething's wrong, I can feel it..."
}

Data Fields

The data fields are the same among all splits.

  • text: a string feature.

Data Splits

train validation test
18 - -

'Train' can be easily divided into 'train' & 'validation' & 'test' with few lines of code:

from datasets import load_dataset, Dataset, DatasetDict
import numpy as np

datasets = load_dataset("huggingartists/asper-x")

train_percentage = 0.9
validation_percentage = 0.07
test_percentage = 0.03

train, validation, test = np.split(datasets['train']['text'], [int(len(datasets['train']['text'])*train_percentage), int(len(datasets['train']['text'])*(train_percentage + validation_percentage))])

datasets = DatasetDict(
    {
        'train': Dataset.from_dict({'text': list(train)}),
        'validation': Dataset.from_dict({'text': list(validation)}),
        'test': Dataset.from_dict({'text': list(test)})
    }
)

Dataset Creation

Curation Rationale

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Source Data

Initial Data Collection and Normalization

More Information Needed

Who are the source language producers?

More Information Needed

Annotations

Annotation process

More Information Needed

Who are the annotators?

More Information Needed

Personal and Sensitive Information

More Information Needed

Considerations for Using the Data

Social Impact of Dataset

More Information Needed

Discussion of Biases

More Information Needed

Other Known Limitations

More Information Needed

Additional Information

Dataset Curators

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Licensing Information

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Citation Information

@InProceedings{huggingartists,
    author={Aleksey Korshuk}
    year=2021
}

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