five

tyzhu/lmind_hotpot_train8000_eval7405_v1_doc

收藏
Hugging Face2024-02-07 更新2024-03-04 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/tyzhu/lmind_hotpot_train8000_eval7405_v1_doc
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
--- configs: - config_name: default data_files: - split: train_qa path: data/train_qa-* - split: train_recite_qa path: data/train_recite_qa-* - split: train_ic_qa path: data/train_ic_qa-* - split: eval_qa path: data/eval_qa-* - split: eval_recite_qa path: data/eval_recite_qa-* - split: eval_ic_qa path: data/eval_ic_qa-* - split: all_docs path: data/all_docs-* - split: all_docs_eval path: data/all_docs_eval-* - split: train path: data/train-* - split: validation path: data/validation-* dataset_info: features: - name: inputs dtype: string - name: targets dtype: string - name: answers struct: - name: answer_start sequence: 'null' - name: text sequence: string splits: - name: train_qa num_bytes: 1380987 num_examples: 8000 - name: train_recite_qa num_bytes: 8547861 num_examples: 8000 - name: train_ic_qa num_bytes: 8539861 num_examples: 8000 - name: eval_qa num_bytes: 1201450 num_examples: 7405 - name: eval_recite_qa num_bytes: 7941487 num_examples: 7405 - name: eval_ic_qa num_bytes: 7934082 num_examples: 7405 - name: all_docs num_bytes: 12508009 num_examples: 26854 - name: all_docs_eval num_bytes: 12506219 num_examples: 26854 - name: train num_bytes: 12508009 num_examples: 26854 - name: validation num_bytes: 12508009 num_examples: 26854 download_size: 0 dataset_size: 85575974 --- # Dataset Card for "lmind_hotpot_train8000_eval7405_v1_doc" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

--- 配置项: - 配置名称:default 数据文件: - 数据拆分:train_qa,路径:data/train_qa-* - 数据拆分:train_recite_qa,路径:data/train_recite_qa-* - 数据拆分:train_ic_qa,路径:data/train_ic_qa-* - 数据拆分:eval_qa,路径:data/eval_qa-* - 数据拆分:eval_recite_qa,路径:data/eval_recite_qa-* - 数据拆分:eval_ic_qa,路径:data/eval_ic_qa-* - 数据拆分:all_docs,路径:data/all_docs-* - 数据拆分:all_docs_eval,路径:data/all_docs_eval-* - 数据拆分:train,路径:data/train-* - 数据拆分:validation,路径:data/validation-* 数据集信息: 特征字段: - 字段名:inputs,数据类型:字符串 - 字段名:targets,数据类型:字符串 - 字段名:answers,类型为结构体,包含子字段: - 子字段名:answer_start,序列元素类型为空值(null) - 子字段名:text,序列元素类型为字符串 数据拆分详情: - 数据拆分名称:train_qa,字节数:1380987,样本数:8000 - 数据拆分名称:train_recite_qa,字节数:8547861,样本数:8000 - 数据拆分名称:train_ic_qa,字节数:8539861,样本数:8000 - 数据拆分名称:eval_qa,字节数:1201450,样本数:7405 - 数据拆分名称:eval_recite_qa,字节数:7941487,样本数:7405 - 数据拆分名称:eval_ic_qa,字节数:7934082,样本数:7405 - 数据拆分名称:all_docs,字节数:12508009,样本数:26854 - 数据拆分名称:all_docs_eval,字节数:12506219,样本数:26854 - 数据拆分名称:train,字节数:12508009,样本数:26854 - 数据拆分名称:validation,字节数:12508009,样本数:26854 下载大小:0 数据集总大小:85575974 --- # 「lmind_hotpot_train8000_eval7405_v1_doc」数据集卡片 [需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
提供机构:
tyzhu
原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

  • 默认配置
    • 数据文件路径:
      • train_qadata/train_qa-*
      • train_recite_qadata/train_recite_qa-*
      • train_ic_qadata/train_ic_qa-*
      • eval_qadata/eval_qa-*
      • eval_recite_qadata/eval_recite_qa-*
      • eval_ic_qadata/eval_ic_qa-*
      • all_docsdata/all_docs-*
      • all_docs_evaldata/all_docs_eval-*
      • traindata/train-*
      • validationdata/validation-*

数据集信息

  • 特征

    • inputs:数据类型为字符串
    • targets:数据类型为字符串
    • answers:结构化数据,包含以下字段:
      • answer_start:序列类型为null
      • text:序列类型为字符串
  • 数据集分割

    • train_qa
      • 字节数:1380987
      • 样本数:8000
    • train_recite_qa
      • 字节数:8547861
      • 样本数:8000
    • train_ic_qa
      • 字节数:8539861
      • 样本数:8000
    • eval_qa
      • 字节数:1201450
      • 样本数:7405
    • eval_recite_qa
      • 字节数:7941487
      • 样本数:7405
    • eval_ic_qa
      • 字节数:7934082
      • 样本数:7405
    • all_docs
      • 字节数:12508009
      • 样本数:26854
    • all_docs_eval
      • 字节数:12506219
      • 样本数:26854
    • train
      • 字节数:12508009
      • 样本数:26854
    • validation
      • 字节数:12508009
      • 样本数:26854
  • 数据集大小

    • 下载大小:0 字节
    • 数据集大小:85575974 字节
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作