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SciQ|科学教育数据集|考试评估数据集
收藏github2023-12-13 更新2024-05-31 收录
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SciQ数据集包含13,679个人工收集的科学考试问题，涉及物理、化学和生物等多个科学领域。
The SciQ dataset comprises 13,679 manually collected scientific exam questions spanning various scientific disciplines such as physics, chemistry, and biology.
创建时间：
2023-12-06
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- SciQ
数据集内容
- 包含13,679个众包科学考试问题，涉及物理学、化学和生物学等多个科学领域。
数据集来源
- 可从Kaggle或Huggingface下载。
数据集用途
- 用于训练
flan-t5-base模型，以回答科学相关问题。
模型训练
训练环境
- 使用
Nvidia Tesla T4GPU，具有16GBVRAM，在Google Colab Free Tier上进行训练。
训练参数
batch size: 初始为8，后调整为32learning rate: 3e-4epochs: 初始为3，后调整为1
训练结果
training loss: 1.3092validation loss: 0.9788ROUGE-1: 0.4977ROUGE-2: 0.1207ROUGE-L: 0.4972ROUGE LSUM: 0.4968
模型部署
- 经过微调的模型
flan-t5-base-sciq已上传至Huggingface模型库，可从此处访问。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
SciQ数据集的构建基于众包方式，涵盖了物理、化学和生物等多个科学领域的考试题目。该数据集共包含13,679个科学问题及其对应的答案，数据来源包括Kaggle和Huggingface平台。通过这种方式，数据集能够广泛覆盖科学知识的各个方面，确保了数据的多样性和代表性。
特点
SciQ数据集的特点在于其专注于科学领域的问答任务，问题类型多样且涵盖广泛的主题。数据集中的问题设计严谨，答案准确，适合用于训练和评估科学问答模型。此外，数据集的规模适中，既保证了模型的训练效果，又避免了过大的计算资源消耗。
使用方法
使用SciQ数据集时，可以通过Huggingface平台或Kaggle下载数据。下载后，用户可以利用该数据集对预训练模型（如flan-t5-base）进行微调，以提升模型在科学问答任务中的表现。微调后的模型可以部署为聊天机器人，用户可以通过Swagger UI或命令行工具与机器人进行交互，获取科学问题的答案。
背景与挑战
背景概述
SciQ数据集是一个专注于科学问答领域的数据集，由13,679个众包的科学考试问题组成，涵盖物理、化学和生物等多个学科。该数据集由研究人员通过Kaggle和Huggingface平台发布，旨在为自然语言处理（NLP）任务提供高质量的问答数据。SciQ数据集的创建时间较早，其核心研究问题在于如何通过大规模的科学问答数据训练出能够准确理解和回答科学问题的模型。该数据集对科学问答领域的研究具有重要影响，尤其是在教育技术、智能辅导系统和科学知识普及方面，为相关领域的模型训练和评估提供了坚实的基础。
当前挑战
SciQ数据集在解决科学问答问题时面临多重挑战。首先，科学问题的复杂性和多样性要求模型具备深度的领域知识，而现有的预训练模型往往难以准确捕捉这些细节。其次，数据集的构建过程中，众包方式可能导致问题的质量参差不齐，部分问题可能存在歧义或错误，增加了模型训练的难度。此外，科学领域的知识更新迅速，数据集可能无法及时反映最新的科学进展，导致模型在实际应用中表现不佳。最后，尽管flan-t5-base等模型在SciQ数据集上表现出色，但其训练和推理过程仍需要大量计算资源，限制了其在资源受限环境中的应用。
常用场景
经典使用场景
SciQ数据集广泛应用于自然语言处理领域，特别是在科学问答系统的开发中。该数据集包含了大量与物理学、化学和生物学相关的科学问题及其答案，为训练和评估问答模型提供了丰富的资源。通过使用SciQ数据集，研究人员能够构建出能够准确回答科学问题的聊天机器人，从而提升科学教育的互动性和效率。
实际应用
在实际应用中，SciQ数据集被用于开发智能教育工具和科学问答系统。这些系统能够帮助学生和教师快速获取科学问题的答案，提升学习效率。此外，SciQ数据集还被应用于在线教育平台和虚拟助手中，为用户提供即时的科学知识支持，增强了用户体验。
衍生相关工作
基于SciQ数据集，研究人员开发了多个经典的自然语言处理模型，如flan-t5-base-sciq。这些模型通过微调SciQ数据集，显著提升了在科学问答任务中的表现。此外，SciQ数据集还激发了更多关于科学问答系统的研究，推动了该领域的进一步发展。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
中国区域250米植被覆盖度数据集（2000-2024）
该数据集是中国区域2000至2024年月度植被覆盖度产品，空间分辨率250米，合成方式采用月最大值合成，每年12期，共299期。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，实现植被覆盖度计算。本产品去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域。其中，NDVI数据来源于国家青藏高原科学数据中心中国区域250米归一化植被指数数据集（2000-2024）产品。通过时空变化趋势分析检验法分析，该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。该数据集能够为全国区域生态质量评价、重要生态空间调查评估等工作提供数据参考。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
www.kaggle.com 收录
PartNet
我们介绍了PartNet: 一个一致的、大规模的三维对象数据集，用细粒度的、实例级的和分层的三维零件信息进行注释。我们的数据集包括573,585个零件实例，超过26,671个3D模型，涵盖24个对象类别。该数据集支持并充当许多任务的催化剂，例如形状分析，动态3D场景建模和仿真，可承受分析等。使用我们的数据集，我们建立了用于评估3D零件识别的三个基准任务: 细粒度语义分割，分层语义分割和实例分割。我们对四种最先进的3D深度学习算法进行了基准测试，用于细粒度语义分割，并对三种基线方法进行了基准测试。我们还提出了一种新颖的零件实例分割方法，并证明了其优于现有方法的性能。
OpenDataLab 收录