chore: import upstream snapshot with attribution

docs/source/ja/main_classes/data_collator.md

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+<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
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+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
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+
+-->
+
+# データ照合者
+
+データ照合器は、データセット要素のリストを入力として使用してバッチを形成するオブジェクトです。これらの要素は、
+`train_dataset` または `eval_dataset` の要素と同じ型。
+
+バッチを構築できるようにするために、データ照合者は何らかの処理 (パディングなど) を適用する場合があります。そのうちのいくつかは（
+[`DataCollat​​orForLanguageModeling`]) ランダムなデータ拡張 (ランダム マスキングなど) も適用します
+形成されたバッチ上で。
+
+使用例は、[サンプル スクリプト](../examples) または [サンプル ノートブック](../notebooks) にあります。
+
+## Default data collator
+
+[[autodoc]] data.data_collator.default_data_collator
+
+## DefaultDataCollator
+
+[[autodoc]] data.data_collator.DefaultDataCollator
+
+## DataCollatorWithPadding
+
+[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorWithPadding
+
+## DataCollatorForTokenClassification
+
+[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForTokenClassification
+
+## DataCollatorForSeq2Seq
+
+[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForSeq2Seq
+
+## DataCollatorForLanguageModeling
+
+[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForLanguageModeling
+    - numpy_mask_tokens
+    - torch_mask_tokens
+
+## DataCollatorForWholeWordMask
+
+[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForWholeWordMask
+    - numpy_mask_tokens
+    - torch_mask_tokens
+
+## DataCollatorForPermutationLanguageModeling
+
+[[autodoc]] data.data_collator.DataCollatorForPermutationLanguageModeling
+    - numpy_mask_tokens
+    - torch_mask_tokens