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 north_east

• 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 :

• 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:

• 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}
}