aqua_rat

Referensi:

mentah

Gunakan perintah berikut untuk memuat kumpulan data ini di TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:aqua_rat/raw')
  • Keterangan :
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.
  • Lisensi : Hak Cipta 2017 Google Inc.

Berlisensi di bawah Lisensi Apache, Versi 2.0 ("Lisensi"); Anda tidak boleh menggunakan file ini kecuali sesuai dengan Lisensi. Anda dapat memperoleh salinan Lisensi di

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

Kecuali diwajibkan oleh undang-undang yang berlaku atau disetujui secara tertulis, perangkat lunak yang didistribusikan berdasarkan Lisensi didistribusikan berdasarkan DASAR "APA ADANYA", TANPA JAMINAN ATAU KETENTUAN DALAM BENTUK APAPUN, baik tersurat maupun tersirat. Lihat Lisensi untuk bahasa tertentu yang mengatur izin dan batasan berdasarkan Lisensi.

  • Versi : 0.0.0
  • Perpecahan :
Membelah Contoh
'test' 254
'train' 97467
'validation' 254
  • Fitur : 
{
    "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"
    }
}

diberi token

Gunakan perintah berikut untuk memuat kumpulan data ini di TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:aqua_rat/tokenized')
  • Keterangan :
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.
  • Lisensi : Hak Cipta 2017 Google Inc.

Berlisensi di bawah Lisensi Apache, Versi 2.0 ("Lisensi"); Anda tidak boleh menggunakan file ini kecuali sesuai dengan Lisensi. Anda dapat memperoleh salinan Lisensi di

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

Kecuali diwajibkan oleh undang-undang yang berlaku atau disetujui secara tertulis, perangkat lunak yang didistribusikan berdasarkan Lisensi didistribusikan berdasarkan DASAR "APA ADANYA", TANPA JAMINAN ATAU KETENTUAN DALAM BENTUK APAPUN, baik tersurat maupun tersirat. Lihat Lisensi untuk bahasa tertentu yang mengatur izin dan batasan berdasarkan Lisensi.

  • Versi : 0.0.0
  • Perpecahan :
Membelah Contoh
'test' 254
'train' 97467
'validation' 254
  • Fitur :
{
    "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"
    }
}