math_qa

Descrição :

Um conjunto de dados em grande escala de problemas de palavras matemáticas e um solucionador de problemas de matemática neural interpretável que aprende a mapear problemas para programas de operação.

Documentação Adicional : Explore em Papers With Code
Página inicial : https://math-qa.github.io/
Código -fonte: tfds.datasets.math_qa.Builder
Versões :
- 1.0.0 (padrão): versão inicial.
Tamanho do download : 6.96 MiB
Tamanho do conjunto de dados : 27.15 MiB
Cache automático ( documentação ): Sim
Divisões :

Dividir	Exemplos
`'test'`	2.985
`'train'`	29.837
`'validation'`	4.475

Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'Problem': Text(shape=(), dtype=string),
    'Rationale': Text(shape=(), dtype=string),
    'annotated_formula': Text(shape=(), dtype=string),
    'category': Text(shape=(), dtype=string),
    'correct': Text(shape=(), dtype=string),
    'correct_option': Text(shape=(), dtype=string),
    'linear_formula': Text(shape=(), dtype=string),
    'options': Text(shape=(), dtype=string),
})

Documentação do recurso:

Recurso	Aula	Tipo D
	RecursosDict
Problema	Texto	corda
Justificativa	Texto	corda
fórmula_anotada	Texto	corda
categoria	Texto	corda
correto	Texto	corda
opção_correta	Texto	corda
fórmula_linear	Texto	corda
opções	Texto	corda

Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None
Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.
Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

Citação :

@misc{amini2019mathqa,
      title={MathQA: Towards Interpretable Math Word Problem Solving with Operation-Based Formalisms},
      author={Aida Amini and Saadia Gabriel and Peter Lin and Rik Koncel-Kedziorski and Yejin Choi and Hannaneh Hajishirzi},
      year={2019},
      eprint={1905.13319},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}