Math-Qwen3-14B-vi

这是一个包含越南语文本数据的训练集，具体是数学问题的文本数据，共有35000个样本。数据集由两个文本特征组成：'content'和'text'。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数学问题求解领域，数据集构建过程体现了严谨的数据筛选机制。该数据集源自越南语数学应用题资源库，通过系统化采集5CD-AI/Vietnamese-microsoft-orca-math-word-problems-200k-gg-translated的原始问题集，构建了包含三万五千条样本的初始语料。随后运用Qwen3-14B大语言模型对候选问题进行适应性评估，确保数学问题的合理性与教育价值，最终形成结构化的训练数据集。

特点

该数据集展现出鲜明的跨语言特征与专业领域适配性。所有数学应用题均采用越南语表述，文本内容涵盖丰富的数学概念与实际问题场景。数据集包含content与text双字段结构，既保留原始问题表述又提供标准化文本格式，支持灵活的模型训练需求。其三十五万条样本规模为数学推理任务提供了充分的数据支撑，特别适合开发面向东南亚地区的教育人工智能应用。

使用方法

针对数学教育智能化应用场景，该数据集支持端到端的模型训练流程。研究人员可直接加载数据集进行监督学习，利用文本字段作为输入特征训练数学问题理解模型。在模型微调阶段，建议结合生成式架构处理数学推理任务，通过content字段验证问题表述的完整性。该数据集兼容主流机器学习框架，其标准化格式便于实现批量数据处理与分布式训练，为开发多语言数学解题系统提供坚实基础。

背景与挑战

背景概述

数学问题求解作为自然语言处理领域的重要分支，长期致力于提升机器对复杂文本信息的理解与推理能力。Math-Qwen3-14B-vi数据集基于越南语数学应用题构建，其源数据来源于5CD-AI团队对微软Orca数学问题的翻译成果，并依托Qwen3-14B大语言模型进行质量筛选。该数据集由TPU Research Cloud项目提供算力支持，体现了多语言环境下数学推理任务的技术融合趋势，为东南亚语言区域的教育智能化研究提供了关键数据基础。

当前挑战

越南语数学应用题求解需克服语言特性与数学逻辑的双重障碍，包括专业术语的歧义消除、数量关系的隐含表达解析等核心难题。在数据集构建过程中，翻译文本的语义保真度与数学准确性面临严峻考验，需通过大模型进行多轮质量验证。同时，文化语境差异导致的题目表述变异，以及低资源语言标注标准缺失等问题，进一步增加了数据标准化与模型泛化能力提升的复杂度。

常用场景

经典使用场景

在数学教育技术领域，Math-Qwen3-14B-vi数据集通过其三万五千条越南语数学应用题，为自然语言处理模型提供了标准化的推理能力测试平台。该数据集常被用于训练和评估模型对复杂数学问题的语义解析能力，特别是在多步骤推理任务中，模型需要从文本描述中提取数学关系并生成解题路径。这种应用不仅验证了模型的语言理解深度，还推动了数学问题自动求解技术的发展。

实际应用

在实际教育场景中，该数据集支撑的智能辅导系统能够为越南学生提供个性化的数学解题指导。通过集成该数据集的模型可实时分析学生提交的文字应用题，生成分步骤的解题方案并指出常见错误模式。这种技术不仅减轻了教师批改作业的负担，更通过自适应学习路径设计，有效提升了偏远地区的数学教育质量。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的经典研究包括跨语言数学推理模型的对比分析，其中Qwen3-14B架构的改进版本在越南语数学问题求解任务中展现了卓越性能。后续工作进一步探索了多模态数学问题求解，将文本描述与数学公式表征相结合，催生了面向东南亚语言的数学智能评估标准，为多语言教育技术的发展奠定了重要基石。