aqua_rat

참조:

날것의

다음 명령을 사용하여 TFDS에서 이 데이터세트를 로드합니다.

ds = tfds.load('huggingface:aqua_rat/raw')

설명 :

A large-scale dataset consisting of approximately 100,000 algebraic word problems. 
The solution to each question is explained step-by-step using natural language. 
This data is used to train a program generation model that learns to generate the explanation, 
while generating the program that solves the question.

라이선스 : Copyright 2017 Google Inc.

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버전 : 0.0.0
분할 :

나뉘다	예
`'test'`	254
`'train'`	97467
`'validation'`	254

특징 :

{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "options": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "rationale": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "correct": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

토큰화

다음 명령을 사용하여 TFDS에서 이 데이터세트를 로드합니다.

ds = tfds.load('huggingface:aqua_rat/tokenized')

설명 :

A large-scale dataset consisting of approximately 100,000 algebraic word problems. 
The solution to each question is explained step-by-step using natural language. 
This data is used to train a program generation model that learns to generate the explanation, 
while generating the program that solves the question.

<a href="http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0">http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0</a>

버전 : 0.0.0
분할 :

나뉘다	예
`'test'`	254
`'train'`	97467
`'validation'`	254

특징 :

{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "options": {
        "feature": {
            "dtype": "string",
            "id": null,
            "_type": "Value"
        },
        "length": -1,
        "id": null,
        "_type": "Sequence"
    },
    "rationale": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "correct": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}