math_qa

• توضیحات :

مجموعه داده ای در مقیاس بزرگ از مسائل کلمه ریاضی و حل کننده مسائل ریاضی عصبی قابل تفسیر که یاد می گیرد مسائل را به برنامه های عملیاتی ترسیم کند.

• اسناد اضافی : کاوش در کاغذها با کد

• صفحه اصلی : https://math-qa.github.io/

• کد منبع : tfds.datasets.math_qa.Builder

• نسخه ها :

  • 1.0.0 (پیش فرض): انتشار اولیه.

• حجم دانلود : 6.96 MiB

• حجم مجموعه داده : 27.15 MiB

• ذخیره خودکار ( اسناد ): بله

• تقسیم ها :

شکاف	مثال ها
'test'	2,985
'train'	29,837
'validation'	4,475

• ساختار ویژگی :

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),
})

• مستندات ویژگی :

ویژگی	کلاس	شکل	نوع D	شرح
	FeaturesDict
مسئله	متن		رشته
بنیاد و پایه	متن		رشته
annotated_formula	متن		رشته
دسته بندی	متن		رشته
درست	متن		رشته
گزینه_ correct	متن		رشته
فرمول_خطی	متن		رشته
گزینه ها	متن		رشته

• کلیدهای نظارت شده (به as_supervised doc مراجعه کنید): None

• شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.

• مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

• نقل قول :

@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}
}