aqua_rat

Références :

brut

Utilisez la commande suivante pour charger cet ensemble de données dans TFDS :

ds = tfds.load('huggingface:aqua_rat/raw')
  • Description : 
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.
  • Licence : Copyright 2017 Google Inc.

Sous licence Apache, version 2.0 (la « Licence » ); vous ne pouvez pas utiliser ce fichier sauf en conformité avec la licence. Vous pouvez obtenir une copie de la licence à

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

Sauf disposition contraire de la loi applicable ou accord écrit, le logiciel distribué sous la licence est distribué « EN L'ÉTAT », SANS GARANTIE OU CONDITION D'AUCUNE SORTE, expresse ou implicite. Consultez la licence pour connaître la langue spécifique régissant les autorisations et les limitations en vertu de la licence.

  • Version : 0.0.0
  • Divisions :
Diviser Exemples
'test' 254
'train' 97467
'validation' 254
  • Caractéristiques : 
{
    "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"
    }
}

tokenisé

Utilisez la commande suivante pour charger cet ensemble de données dans TFDS :

ds = tfds.load('huggingface:aqua_rat/tokenized')
  • Description : 
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.
  • Licence : Copyright 2017 Google Inc.

Sous licence Apache, version 2.0 (la « Licence » ); vous ne pouvez pas utiliser ce fichier sauf en conformité avec la licence. Vous pouvez obtenir une copie de la licence à

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

Sauf disposition contraire de la loi applicable ou accord écrit, le logiciel distribué sous la licence est distribué « EN L'ÉTAT », SANS GARANTIE OU CONDITION D'AUCUNE SORTE, expresse ou implicite. Consultez la licence pour connaître la langue spécifique régissant les autorisations et les limitations en vertu de la licence.

  • Version : 0.0.0
  • Divisions :
Diviser Exemples
'test' 254
'train' 97467
'validation' 254
  • Caractéristiques : 
{
    "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"
    }
}