- 説明:
数学データベース。
このデータセット コードは、おおよそ学校レベルの難易度で、さまざまな種類の問題から数学的な質問と回答のペアを生成します。これは、学習モデルの数学的学習と代数的推論のスキルをテストするように設計されています。
元の論文: ニューラル モデルの数学的推論能力の分析 (Saxton、Grefenstette、Hill、Kohli)。
使用例:
train_examples, val_examples = tfds.load(
'math_dataset/arithmetic__mul',
split=['train', 'test'],
as_supervised=True)
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソース コード:
tfds.datasets.math_dataset.Builder
バージョン:
-
1.0.0
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
2.17 GiB
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 1,999,998 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'answer': Text(shape=(), dtype=string),
'question': Text(shape=(), dtype=string),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
答え | 文章 | ストリング | ||
質問 | 文章 | ストリング |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('question', 'answer')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
引用:
@article{2019arXiv,
author = {Saxton, Grefenstette, Hill, Kohli},
title = {Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models},
year = {2019},
journal = {arXiv:1904.01557}
}
数学データセット/代数_linear_1d (デフォルト設定)
データセットのサイズ:
141.27 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/代数_linear_1d_composed
データセットサイズ:
246.31 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/代数_linear_2d
データセットサイズ:
174.46 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/代数_linear_2d_composed
データセットサイズ:
281.35 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/代数_polynomial_roots
データセットサイズ:
209.67 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/代数_polynomial_roots_composed
データセットサイズ:
297.84 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/代数_sequence_next_term
データセットサイズ:
186.03 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/代数_sequence_nth_term
データセットサイズ:
222.03 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/算術_add_or_sub
データセットのサイズ:
138.95 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/算術_add_or_sub_in_base
データセットのサイズ:
142.87 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/算術_add_sub_multiple
データセットのサイズ:
140.18 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/算術_div
データセットサイズ:
128.14 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/算術_mixed
データセットのサイズ:
143.08 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/算術_mul
データセットサイズ:
123.42 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/算術_mul_div_multiple
データセットのサイズ:
140.60 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/算術_nearest_integer_root
データセットサイズ:
185.02 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/算術_simplify_surd
データセットサイズ:
254.30 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/微積分_differentiate
データセットのサイズ:
244.75 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/微積分_differentiate_composed
データセットのサイズ:
310.79 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/比較_closest
データセットのサイズ:
179.75 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/比較_closest_composed
データセットサイズ:
256.87 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/比較_kth_biggest
データセットのサイズ:
195.94 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/比較_kth_biggest_composed
データセットサイズ:
267.90 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/比較_pair
データセットサイズ:
135.12 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/比較_pair_composed
データセットサイズ:
231.35 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/比較_sort
データセットサイズ:
179.28 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/比較_sort_composed
データセットのサイズ:
260.00 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/測定_conversion
データセットサイズ:
166.67 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/測定_time
データセットのサイズ:
165.06 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_base_conversion
データセットサイズ:
139.60 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_div_remainder
データセットのサイズ:
172.82 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_div_remainder_composed
データセットサイズ:
273.13 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_gcd
データセットのサイズ:
175.57 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_gcd_composed
データセットサイズ:
284.52 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_is_factor
データセットのサイズ:
125.69 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_is_factor_composed
データセットサイズ:
232.11 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_is_prime
データセットのサイズ:
123.88 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_is_prime_composed
データセットのサイズ:
231.57 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_lcm
データセットサイズ:
184.13 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_lcm_composed
データセットサイズ:
267.70 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_list_prime_factors
データセットサイズ:
158.40 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_list_prime_factors_composed
データセットのサイズ:
251.96 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_place_value
データセットサイズ:
144.20 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_place_value_composed
データセットのサイズ:
243.95 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_round_number
データセットサイズ:
159.81 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/数値_round_number_composed
データセットサイズ:
247.42 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/多項式_add
データセットサイズ:
304.24 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/多項式_coefficient_named
データセットサイズ:
266.31 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/多項式_collect
データセットサイズ:
190.81 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/多項式_compose
データセットサイズ:
280.29 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/多項式_evaluate
データセットのサイズ:
162.76 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/多項式_evaluate_composed
データセットのサイズ:
272.91 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/多項式_expand
データセットサイズ:
248.78 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい (テスト)、
shuffle_files=False
の場合のみ (トレーニング)例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/多項式_simplify_power
データセットサイズ:
262.49 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/確率_swr_p_level_set
データセットサイズ:
273.22 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):
数学データセット/確率_swr_p_sequence
データセットサイズ:
261.34 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
例( tfds.as_dataframe ):