math_qa

• opis :

Wielkoskalowy zbiór danych matematycznych zadań tekstowych i interpretowalny neuronowy program do rozwiązywania problemów matematycznych, który uczy się odwzorowywać problemy na programy operacyjne.

• Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na north_east

• Strona główna : https://math-qa.github.io/

• Kod źródłowy : tfds.datasets.math_qa.Builder

• Wersje :

  • 1.0.0 (domyślnie): Wersja początkowa.

• Rozmiar pliku do pobrania : 6.96 MiB

• Rozmiar zestawu danych : 27.15 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@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}
}