NLP-math

kaggle2024-03-27 更新2024-05-01 收录

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2024-03-25

hkust-nlp/dart-math-pool-math

DART-Math数据集是一个用于数学问题推理和解决的开源数据集，包含多个特征如查询、响应、答案正确性等。数据集通过Difficulty-Aware Rejection Sampling (DARS)方法构建，旨在增加对困难查询的响应。数据集分为DART-Math-Uniform和DART-Math-Hard两种，分别采用不同的采样策略。DART-Math-Uniform包含约591k个样本，采用

Hugging Face2024-07-19 更新120

pe-nlp/math-cl

这是一个包含问题（problem）和对应正确答案（ground_truth_answer）的数据集，所有数据都是字符串类型的。数据集被划分为训练集（train），共有215,859个示例，总大小约为60,898,060.717字节。提供了默认配置，其中包括训练集的数据文件路径。

Hugging Face2025-02-21 更新60

pe-nlp/MATH-500

该数据集包含问题、解决方案、答案、科目、难度等级和唯一标识符等字段信息，适用于测试场景。数据集包含500个样本，适合进行问题解决相关的研究和开发。

Hugging Face2025-04-08 更新90

lime-nlp/MATH_Difficulty

该数据集为MATH数学竞赛题目难度评分数据集。数据集基于Qwen 2.5-MATH-7B模型对MATH数据集中的每个问题进行难度评分，评分方法是通过模型尝试解决问题128次，计算成功次数与总尝试次数的比例，再通过公式转换为难度分数。这个评分方法可以适应性地为课程构建和模型评估提供信号。

Hugging Face2025-04-10 更新50

McGill-NLP/CHASE-Math

CHASE是一个用于合成生成挑战性问题的人工智能框架，无需人类参与，适用于基于文档的问答、仓库级别的代码补全和数学推理等领域。该框架通过将任务分解为简单的子任务来构建难题，并提供了相应的生成和解决这些问题的方法。