math_dataset

  • 説明:

数学データベース。

このデータセット コードは、おおよそ学校レベルの難易度で、さまざまな種類の問題から数学的な質問と回答のペアを生成します。これは、学習モデルの数学的学習と代数的推論のスキルをテストするように設計されています。

元の論文: ニューラル モデルの数学的推論能力の分析 (Saxton、Grefenstette、Hill、Kohli)。

使用例:

train_examples, val_examples = tfds.load(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
スプリット例
'test' 10,000
'train' 1,999,998
  • 機能構造:
FeaturesDict({
    'answer': Text(shape=(), dtype=string),
    'question': Text(shape=(), dtype=string),
})
  • 機能のドキュメント:
特徴クラス形Dtype説明
特徴辞書
答え文章ストリング
質問文章ストリング
@article{2019arXiv,
  author = {Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli},
  title = {Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models},
  year = {2019},
  journal = {arXiv:1904.01557}
}

数学データセット/代数_linear_1d (デフォルト設定)

  • データセットのサイズ: 141.27 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/代数_linear_1d_composed

  • データセットサイズ: 246.31 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/代数_linear_2d

  • データセットサイズ: 174.46 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/代数_linear_2d_composed

数学データセット/代数_polynomial_roots

  • データセットサイズ: 209.67 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/代数_polynomial_roots_composed

数学データセット/代数_sequence_next_term

  • データセットサイズ: 186.03 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/代数_sequence_nth_term

  • データセットサイズ: 222.03 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/算術_add_or_sub

  • データセットのサイズ: 138.95 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/算術_add_or_sub_in_base

  • データセットのサイズ: 142.87 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/算術_add_sub_multiple

  • データセットのサイズ: 140.18 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/算術_div

  • データセットサイズ: 128.14 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/算術_mixed

  • データセットのサイズ: 143.08 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/算術_mul

  • データセットサイズ: 123.42 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/算術_mul_div_multiple

  • データセットのサイズ: 140.60 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/算術_nearest_integer_root

  • データセットサイズ: 185.02 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/算術_simplify_surd

数学データセット/微積分_differentiate

  • データセットのサイズ: 244.75 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/微積分_differentiate_composed

数学データセット/比較_closest

  • データセットのサイズ: 179.75 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/比較_closest_composed

数学データセット/比較_kth_biggest

  • データセットのサイズ: 195.94 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/比較_kth_biggest_composed

数学データセット/比較_pair

  • データセットサイズ: 135.12 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/比較_pair_composed

  • データセットサイズ: 231.35 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/比較_sort

  • データセットサイズ: 179.28 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/比較_sort_composed

数学データセット/測定_conversion

  • データセットサイズ: 166.67 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/測定_time

  • データセットのサイズ: 165.06 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_base_conversion

  • データセットサイズ: 139.60 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_div_remainder

  • データセットのサイズ: 172.82 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_div_remainder_composed

数学データセット/数値_gcd

  • データセットのサイズ: 175.57 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_gcd_composed

数学データセット/数値_is_factor

  • データセットのサイズ: 125.69 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_is_factor_composed

  • データセットサイズ: 232.11 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_is_prime

  • データセットのサイズ: 123.88 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_is_prime_composed

  • データセットのサイズ: 231.57 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_lcm

  • データセットサイズ: 184.13 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_lcm_composed

数学データセット/数値_list_prime_factors

  • データセットサイズ: 158.40 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_list_prime_factors_composed

数学データセット/数値_place_value

  • データセットサイズ: 144.20 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_place_value_composed

  • データセットのサイズ: 243.95 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_round_number

  • データセットサイズ: 159.81 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/数値_round_number_composed

  • データセットサイズ: 247.42 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/多項式_add

数学データセット/多項式_coefficient_named

数学データセット/多項式_collect

  • データセットサイズ: 190.81 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/多項式_compose

数学データセット/多項式_evaluate

  • データセットのサイズ: 162.76 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/多項式_evaluate_composed

数学データセット/多項式_expand

  • データセットサイズ: 248.78 MiB

  • 自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、 shuffle_files=Falseの場合のみ (トレーニング)

  • 例( tfds.as_dataframe ):

数学データセット/多項式_simplify_power

数学データセット/確率_swr_p_level_set

数学データセット/確率_swr_p_sequence