deepmind/aqua_rat|代数问题解答数据集|自然语言处理数据集

AQUA-RAT是一个大规模的数据集，包含大约100,000个代数问题。每个问题的解答都通过自然语言逐步解释。该数据集用于训练一个程序生成模型，该模型学习生成解答步骤，同时生成解决问题的程序。数据集的结构包括问题、选项、解答步骤和正确答案等字段。

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 名称: Algebra Question Answering with Rationales (AQUA-RAT)
• 语言: 英语 (en)
• 许可证: Apache-2.0
• 多语言性: 单语种
• 大小: 10K<n<100K
• 源数据: 原始数据
• 任务类别: 问答 (question-answering)
• 任务ID: 多选题问答 (multiple-choice-qa)

数据集结构

• 配置名称: raw 和 tokenized
• 特征:
  • question: 字符串类型，问题的自然语言描述
  • options: 字符串序列，包含5个可能的选项，其中一个正确
  • rationale: 字符串类型，问题的解决方案的自然语言描述
  • correct: 字符串类型，正确选项
• 数据分割:
  • 训练集: 97467个例子，42333059字节 (raw) / 46493643字节 (tokenized)
  • 测试集: 254个例子，116759字节 (raw) / 126263字节 (tokenized)
  • 验证集: 254个例子，118616字节 (raw) / 128853字节 (tokenized)
• 下载大小: 25568676字节 (raw) / 26429873字节 (tokenized)
• 数据集大小: 42568434字节 (raw) / 46748759字节 (tokenized)

数据集创建

• 注释创建者: 众包
• 语言创建者: 众包和专家生成
• 许可证信息: 遵循Apache License, Version 2.0

引用信息

@article{ling2017program, title={Program induction by rationale generation: Learning to solve and explain algebraic word problems}, author={Ling, Wang and Yogatama, Dani and Dyer, Chris and Blunsom, Phil}, journal={ACL}, year={2017} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

AQUA-RAT数据集的构建基于大规模的代数文字问题，涵盖约100,000个实例。该数据集通过众包和专家生成的方式，确保了问题和解答的高质量。每个问题都附有详细的自然语言解释，旨在训练程序生成模型，使其能够生成解决问题的程序及其解释。数据集分为原始和分词两个配置，分别包含训练、验证和测试三个子集，以支持不同阶段的模型训练和评估。

特点

AQUA-RAT数据集的主要特点在于其丰富的代数问题和详细的解答步骤。每个问题提供五个选项，其中一个为正确答案，并附有详细的推理过程。这种设计不仅有助于模型学习如何解决问题，还能理解问题的解决逻辑。此外，数据集的多样性和大规模使其成为研究代数问题解答和程序生成的理想资源。

使用方法

使用AQUA-RAT数据集时，研究者可以利用其提供的训练、验证和测试子集进行模型训练和评估。数据集的结构清晰，包含问题、选项、解答步骤和正确答案等字段，便于直接应用于多选题问答任务。通过分析解答步骤，模型可以学习到问题的解决逻辑，从而生成更准确的解答。此外，数据集的分词配置为处理自然语言提供了便利，支持更复杂的模型训练和优化。

背景与挑战

背景概述

AQUA-RAT数据集由DeepMind于2017年创建，主要研究人员包括Wang Ling、Dani Yogatama、Chris Dyer和Phil Blunsom。该数据集包含约100,000个代数文字问题，每个问题的解决方案通过自然语言逐步解释。其核心研究问题是如何训练一个程序生成模型，使其能够生成解决问题的程序及其解释。AQUA-RAT数据集在自然语言处理和程序生成领域具有重要影响力，为研究者提供了一个大规模、高质量的数据资源，推动了相关技术的进步。

当前挑战

AQUA-RAT数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，生成高质量的自然语言解释需要复杂的语言理解和生成能力，这对模型的训练提出了高要求。其次，数据集的多样性和覆盖范围需要确保，以避免模型在特定类型问题上表现不佳。此外，数据集的注释过程涉及大量人工参与，如何确保注释的一致性和准确性也是一个重要挑战。最后，数据集的使用需考虑其潜在的社会影响和可能存在的偏见，确保其在实际应用中的公平性和可靠性。

常用场景

经典使用场景

在教育领域，AQUA-RAT数据集被广泛用于训练和评估代数问题解答模型。该数据集通过提供大量的代数问题及其详细的解答步骤，使得模型能够学习如何生成自然语言解释并解决相应的问题。这种训练方式不仅提升了模型的准确性，还增强了其解释能力，使其在教育辅助工具中具有广泛的应用前景。

解决学术问题

AQUA-RAT数据集解决了自然语言处理领域中代数问题自动解答的核心问题。通过提供详细的解答步骤和自然语言解释，该数据集帮助研究人员开发出能够理解并解决复杂代数问题的模型。这不仅推动了教育技术的发展，还为机器学习和人工智能领域的研究提供了宝贵的资源，特别是在程序生成和自然语言理解方面。

衍生相关工作

基于AQUA-RAT数据集，研究人员开发了多种相关的经典工作，包括改进的代数问题解答模型和增强的自然语言解释生成系统。这些工作不仅提升了模型的性能，还扩展了其在教育领域的应用。例如，一些研究通过结合深度学习和符号推理技术，进一步提高了模型在复杂代数问题上的表现，推动了教育技术的发展和创新。