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This dataset can be used as a benchmark for clustering word embeddings for German.
The datasets contains book titles and is based on the dataset from the GermEval 2019 Shared Task on Hierarchical Classification of Blurbs. It contains 18'084 unqiue samples, 28 splits with 177 to 16'425 samples and 4 to 93 unique classes. Splits are built similarly to MTEB's ArxivClusteringP2P.
Have a look at German Text Embedding Clustering Benchmark (Github, Paper) for more infos, datasets and evaluation results.
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