five

hitachi-nlp/FLD.v2.reimpl

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Hugging Face2024-04-16 更新2024-06-12 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/hitachi-nlp/FLD.v2.reimpl
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官方服务:
资源简介:
--- dataset_info: config_name: D3 features: - name: version dtype: string - name: hypothesis dtype: string - name: hypothesis_formula dtype: string - name: facts dtype: string - name: facts_formula dtype: string - name: proofs sequence: string - name: proofs_formula sequence: string - name: negative_hypothesis dtype: string - name: negative_hypothesis_formula dtype: string - name: negative_proofs sequence: string - name: negative_original_tree_depth dtype: int64 - name: original_tree_depth dtype: int64 - name: depth dtype: int64 - name: num_formula_distractors dtype: int64 - name: num_translation_distractors dtype: int64 - name: num_all_distractors dtype: int64 - name: proof_label dtype: string - name: negative_proof_label dtype: string - name: world_assump_label dtype: string - name: negative_world_assump_label dtype: string - name: prompt_serial dtype: string - name: proof_serial dtype: string splits: - name: train num_bytes: 975825733 num_examples: 300000 - name: validation num_bytes: 3233993 num_examples: 1000 - name: test num_bytes: 3233993 num_examples: 1000 download_size: 385546428 dataset_size: 982293719 configs: - config_name: D3 data_files: - split: train path: D3/train-* - split: validation path: D3/validation-* - split: test path: D3/test-* --- # Dataset Card for "FLD.v2.reimpl" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
提供机构:
hitachi-nlp
原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

  • 配置名称: D3

数据集特征

  • version: 字符串类型
  • hypothesis: 字符串类型
  • hypothesis_formula: 字符串类型
  • facts: 字符串类型
  • facts_formula: 字符串类型
  • proofs: 序列,字符串类型
  • proofs_formula: 序列,字符串类型
  • negative_hypothesis: 字符串类型
  • negative_hypothesis_formula: 字符串类型
  • negative_proofs: 序列,字符串类型
  • negative_original_tree_depth: 整数类型
  • original_tree_depth: 整数类型
  • depth: 整数类型
  • num_formula_distractors: 整数类型
  • num_translation_distractors: 整数类型
  • num_all_distractors: 整数类型
  • proof_label: 字符串类型
  • negative_proof_label: 字符串类型
  • world_assump_label: 字符串类型
  • negative_world_assump_label: 字符串类型
  • prompt_serial: 字符串类型
  • proof_serial: 字符串类型

数据集分割

  • train: 300000个样本,大小为975825733字节
  • validation: 1000个样本,大小为3233993字节
  • test: 1000个样本,大小为3233993字节

数据集大小

  • 下载大小: 385546428字节
  • 数据集总大小: 982293719字节

数据文件路径

  • train: D3/train-*
  • validation: D3/validation-*
  • test: D3/test-*
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