matemáticas_qa

  • Descripción :

Un conjunto de datos a gran escala de problemas matemáticos verbales y un solucionador de problemas matemáticos neuronales interpretable que aprende a asignar problemas a programas operativos.

Separar Ejemplos
'test' 2,985
'train' 29,837
'validation' 4,475
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'Problem': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'Rationale': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'annotated_formula': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'category': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'correct': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'correct_option': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'linear_formula': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'options': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • Documentación de características :
Rasgo Clase Forma Tipo D Descripción
CaracterísticasDict
Problema Texto tf.cadena
Razón fundamental Texto tf.cadena
fórmula_anotada Texto tf.cadena
categoría Texto tf.cadena
correcto Texto tf.cadena
opción correcta Texto tf.cadena
formula_lineal Texto tf.cadena
opciones Texto tf.cadena
  • Cita :
@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}
}