tập dữ liệu toán học

Tài liệu tham khảo:

đại số__tuyến tính_1d

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/algebra__linear_1d')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đại số__tuyến tính_1d_composes

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/algebra__linear_1d_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đại số__tuyến tính_2d

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/algebra__linear_2d')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đại số__tuyến tính_2d_composes

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/algebra__linear_2d_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đại số__đa thức_roots

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/algebra__polynomial_roots')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đại số__đa thức_roots_composes

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/algebra__polynomial_roots_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đại số__trình tự_next_term

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/algebra__sequence_next_term')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đại số__chuỗi_nth_term

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/algebra__sequence_nth_term')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số học__add_or_sub

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/arithmetic__add_or_sub')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số học__add_or_sub_in_base

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/arithmetic__add_or_sub_in_base')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số học__add_sub_multiple

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/arithmetic__add_sub_multiple')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số học__div

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/arithmetic__div')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số học__hỗn hợp

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/arithmetic__mixed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số học__mul

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/arithmetic__mul')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số học__mul_div_multiple

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/arithmetic__mul_div_multiple')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số học__gần_số nguyên_root

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/arithmetic__nearest_integer_root')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số học__đơn giản hóa_surd

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/arithmetic__simplify_surd')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

phép tính__phân biệt

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/calculus__differentiate')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

phép tính__phân biệt_composes

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/calculus__differentiate_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

so sánh__gần nhất

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/comparison__closest')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

so sánh__gần nhất_compose

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/comparison__closest_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

so sánh__kth_biggest

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/comparison__kth_biggest')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

so sánh__kth_biggest_composes

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/comparison__kth_biggest_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

so sánh__cặp

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/comparison__pair')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

so sánh__pair_compose

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/comparison__pair_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

so sánh__sắp xếp

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/comparison__sort')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

so sánh__sắp_soạn

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/comparison__sort_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đo lường__chuyển đổi

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/measurement__conversion')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đo__thời gian

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/measurement__time')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__base_conversion

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__base_conversion')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__div_remainder

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__div_remainder')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__div_remainder_composes

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__div_remainder_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__gcd

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__gcd')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__gcd_compose

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__gcd_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__is_factor

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__is_factor')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__is_factor_compose

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__is_factor_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__is_prime

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__is_prime')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__is_prime_compose

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__is_prime_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__lcm

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__lcm')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__lcm_compose

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__lcm_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__list_prime_factors

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__list_prime_factors')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__list_prime_factors_composes

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__list_prime_factors_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__địa_giá_trị

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__place_value')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__place_value_compose

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__place_value_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__số_tròn

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__round_number')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

số__round_number_compose

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/numbers__round_number_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đa thức__add

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/polynomials__add')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đa thức__hệ số_named

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/polynomials__coefficient_named')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đa thức__thu thập

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/polynomials__collect')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đa thức__compose

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/polynomials__compose')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đa thức__đánh giá

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/polynomials__evaluate')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đa thức__evaluate_composes

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/polynomials__evaluate_composed')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đa thức__mở rộng

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/polynomials__expand')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

đa thức__simplify_power

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/polynomials__simplify_power')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

xác suất__swr_p_level_set

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/probability__swr_p_level_set')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng : 
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}

xác suất__swr_p_sequence

Sử dụng lệnh sau để tải tập dữ liệu này trong TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:math_dataset/probability__swr_p_sequence')
  • Sự miêu tả :
Mathematics database.

This dataset code generates mathematical question and answer pairs,
from a range of question types at roughly school-level difficulty.
This is designed to test the mathematical learning and algebraic
reasoning skills of learning models.

Original paper: Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models
(Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli).

Example usage:
train_examples, val_examples = datasets.load_dataset(
    'math_dataset/arithmetic__mul',
    split=['train', 'test'],
    as_supervised=True)
  • Giấy phép : Không có giấy phép được biết đến
  • Phiên bản : 1.0.0
  • Chia tách :
Tách ra Ví dụ
'test' 10000
'train' 1999998
  • Đặc trưng :
{
    "question": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    },
    "answer": {
        "dtype": "string",
        "id": null,
        "_type": "Value"
    }
}