swulling/gsm8k_chinese

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language:
- zh
license: mit
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- 1K<n<10K
source_datasets:
- gsm8k
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- text2text-generation
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- name: question
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- config_name: default
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tags:
- math-word-problems
---

语言：
- 中文
许可证：MIT许可证
数据规模分类：
- 1000 < 样本数 < 10000
源数据集：
- GSM8K
任务类别：
- 文本到文本生成（text2text-generation）
数据集信息：
特征：
- 名称：问题（question），数据类型：字符串
- 名称：答案（answer），数据类型：字符串
- 名称：简体中文问题（question_zh-cn），数据类型：字符串
- 名称：仅答案（answer_only），数据类型：64位整数（int64）
数据集拆分：
- 拆分名称：测试集（test），字节大小：1020788，样本数量：1319
- 拆分名称：训练集（train），字节大小：5664657，样本数量：7473
下载大小：3988161 字节
数据集总大小：6685445 字节
配置项：
- 配置名称：默认配置（default），数据文件：
- 拆分：测试集（test），数据路径：data/test-*
- 拆分：训练集（train），数据路径：data/train-*
标签：
- 数学应用题（math-word-problems）

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 语言: 中文
• 许可证: MIT
• 数据集大小: 1K<n<10K
• 源数据集: gsm8k
• 任务类别: text2text-generation

数据集结构

特征

• question: 字符串类型
• answer: 字符串类型
• question_zh-cn: 字符串类型
• answer_only: 整数类型

分割

• test:
  • 字节数: 1020788
  • 样本数: 1319
• train:
  • 字节数: 5664657
  • 样本数: 7473

下载与大小

• 下载大小: 3988161 字节
• 数据集大小: 6685445 字节

配置

• 配置名称: default
• 数据文件:
  • test: data/test-*
  • train: data/train-*

标签

• math-word-problems

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自然语言处理领域，尤其是数学文本处理方面，swulling/gsm8k_chinese数据集的构建采用了对原始gsm8k数据集的汉化与结构化处理。该数据集包含问题和答案对，其中问题以中文形式给出，并伴有相应的中文解答。构建过程中，数据集被划分为训练集和测试集，分别包含7473个和1319个样本，确保了数据集的可用性和模型的训练效率。

特点

swulling/gsm8k_chinese数据集的特点在于，它专注于中文数学问题的生成任务，具有明确的文本到文本生成特性。数据集采用MIT许可证，易于研究者使用和分享。此外，数据集规模适中，便于管理，同时涵盖了多种数学问题类型，为模型训练提供了丰富多样的学习材料。

使用方法

使用swulling/gsm8k_chinese数据集时，用户可根据需求下载整个数据集，其中包括训练集和测试集。数据以JSON格式存储，包含问题、答案以及额外的辅助字段。用户可以直接加载这些数据文件，用于构建数学文本生成模型，进行模型训练、验证和测试，以评估模型在中文数学问题生成任务上的性能。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，数学问题生成与解答是检验机器理解与生成能力的重要课题。swulling/gsm8k_chinese数据集，基于国际知名的数学问题数据集gsm8k构建，由数据科学家swulling于近年贡献至HuggingFace平台。该数据集主要针对中文数学问题的生成与解答，提供了训练与测试数据，旨在推动中文自然语言处理技术在数学教育领域的应用，对提升机器的数学理解与问题解决能力具有重要意义。

当前挑战

该数据集在构建与应用过程中面临的挑战主要包括：如何确保生成的数学问题与答案的准确性及合理性；如何处理自然语言中多义性与歧义性的问题；以及在数学问题生成过程中，如何保持语言的自然流畅性。此外，数据集规模相对有限，如何在有限的样本中提取足够的特征，以支持广泛场景下的数学问题生成与解答，也是当前面临的挑战之一。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，swulling/gsm8k_chinese数据集被广泛用于文本到文本生成的任务中。该数据集特别适用于数学单词问题的生成与解决，其提供的中文问题和答案对，为模型训练提供了丰富的语言理解和数学逻辑处理素材。

实际应用

在实践应用方面，swulling/gsm8k_chinese数据集的应用场景包括但不限于智能教育辅助、在线答疑系统以及自动化考试系统的构建。它能够帮助开发出能够理解并解决实际数学问题的智能系统，为教育和技术领域带来革新。

衍生相关工作

基于swulling/gsm8k_chinese数据集，研究者们衍生出了一系列相关工作，包括但不限于数学问题解答模型的构建、自然语言处理技术在数学教育中的应用研究，以及针对中文特定语言特征的数学文本处理方法探索，极大地推动了相关领域的学术发展和技术应用。