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TheoremQA|定理问答数据集|AI评估数据集
收藏arXiv2023-12-06 更新2024-07-30 收录
下载链接：
https://github.com/wenhuchen/TheoremQA
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链接失效反馈资源简介：
TheoremQA是首个定理驱动的问答数据集，旨在评估AI模型应用定理解决复杂科学问题的能力。该数据集由领域专家精心策划，包含800个高质量问题，涵盖数学、物理、电气工程与计算机科学以及金融领域的350多个定理。数据集的创建过程分为两个步骤：首先列出约400个不同子领域的定理，然后由领域专家从互联网和教科书中搜索相关问题，并调整问题以确保答案格式适合自动评估。TheoremQA的应用领域广泛，可作为评估大型语言模型解决复杂科学问题能力的基准。
提供机构：
滑铁卢大学, 加拿大♠
创建时间：
2023-05-22
原始信息汇总
数据集概述
- 更新状态: 该数据集详情页面已过时，请参考最新版本。
- 最新版本链接: https://github.com/TIGER-AI-Lab/TheoremQA
- 新版本特点:
- 使用情景学习（in-context learning）。
- 移除了“LLM答案提取”功能。
- 操作更为简单。
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
Google Scholar
Google Scholar是一个学术搜索引擎，旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域，包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。
scholar.google.com 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。
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URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
www.uniprot.org 收录