wodny_szczur

Bibliografia:

• Kod
• Przytulanie twarzy

surowe

Użyj następującego polecenia, aby załadować ten zestaw danych w TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:aqua_rat/raw')

• Opis :

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.

• Licencja : Copyright 2017 Google Inc.

Licencjonowane na podstawie licencji Apache w wersji 2.0 („Licencja”); nie możesz używać tego pliku, chyba że zgodnie z Licencją. Kopię Licencji można uzyskać pod adresem:

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

O ile nie jest to wymagane przez obowiązujące prawo lub nie zostało to uzgodnione na piśmie, oprogramowanie rozpowszechniane w ramach Licencji jest rozpowszechniane w stanie „TAK JAK JEST”, BEZ JAKICHKOLWIEK GWARANCJI LUB WARUNKÓW, wyraźnych lub dorozumianych. Zapoznaj się z Licencją, aby zapoznać się z określonymi uprawnieniami i ograniczeniami dotyczącymi języka w ramach Licencji.

• Wersja : 0.0.0
• Dzieli :

• Cechy :

{
    "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"
    }
}

tokenizowane

Użyj następującego polecenia, aby załadować ten zestaw danych w TFDS:

ds = tfds.load('huggingface:aqua_rat/tokenized')

• Opis :

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.

• Licencja : Copyright 2017 Google Inc.

Licencjonowane na podstawie licencji Apache w wersji 2.0 („Licencja”); nie możesz używać tego pliku, chyba że zgodnie z Licencją. Kopię Licencji można uzyskać pod adresem:

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

O ile nie jest to wymagane przez obowiązujące prawo lub nie zostało to uzgodnione na piśmie, oprogramowanie rozpowszechniane w ramach Licencji jest rozpowszechniane w stanie „TAK JAK JEST”, BEZ JAKICHKOLWIEK GWARANCJI LUB WARUNKÓW, wyraźnych lub dorozumianych. Zapoznaj się z Licencją, aby zapoznać się z określonymi uprawnieniami i ograniczeniami dotyczącymi języka w ramach Licencji.

• Wersja : 0.0.0
• Dzieli :

• Cechy :

{
    "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"
    }
}