derek-thomas/ScienceQA

ScienceQA数据集是一个多模态的科学问答数据集，涵盖了多个学科领域，如化学、生物、物理、地球科学、工程、地理、历史、公民学、经济学、全球研究、语法、写作、词汇、自然科学、语言科学和社会科学等。数据集包含图像、问题、选择题选项、答案、提示、任务描述、年级、学科、主题、类别、技能、讲座和解决方案等多个字段。数据集主要用于多模态多项选择任务，支持的任务包括多选问答、封闭域问答、开放域问答、视觉问答和多类分类。数据集的创建目的是为了诊断AI系统的多跳推理能力和可解释性，特别是在科学问题回答中的应用。数据集的语言为英语，规模在10K到100K之间，分为训练集、验证集和测试集。The ScienceQA dataset is a multimodal scientific question answering dataset covering a wide range of disciplines, including chemistry, biology, physics, earth science, engineering, geography, history, civics, economics, global studies, grammar, writing, vocabulary, natural sciences, linguistic sciences, and social sciences, among others. The dataset comprises multiple fields such as images, questions, multiple-choice options, answers, hints, task descriptions, grade levels, disciplines, topics, categories, skills, lectures, and solutions. It is primarily utilized for multimodal multiple-choice tasks, with supported tasks including multiple-choice question answering, closed-domain question answering, open-domain question answering, visual question answering, and multi-class classification. The dataset is developed to diagnose the multi-hop reasoning ability and interpretability of AI systems, particularly for applications in scientific question answering. The dataset is in English, with a scale ranging from 10K to 100K, and is split into training, validation, and test sets.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称： ScienceQA

数据集大小： 27263474 字节

下载大小： 0 字节

语言： 英语

多语言性： 单语

许可： CC-BY-SA-4.0

任务类别：

• 多项选择
• 问答
• 其他
• 视觉问答
• 文本分类

任务ID：

• 多项选择QA
• 封闭领域QA
• 开放领域QA
• 视觉问答
• 多类分类

标签：

• 多模态QA
• 科学
• 化学
• 生物学
• 物理学
• 地球科学
• 工程
• 地理
• 历史
• 世界历史
• 公民学
• 经济学
• 全球研究
• 语法
• 写作
• 词汇
• 自然科学
• 语言科学
• 社会科学

数据集结构

数据实例： 每个实例包含以下字段：

• image：上下文图像
• question：与lecture相关的提示
• choices：与question相关的多选项答案，其中1个正确
• answer：对应正确答案的选项索引
• hint：帮助回答question的提示
• task：任务描述
• grade：K-12年级水平
• subject：高级别科目
• topic：自然科学、社会科学或语言科学
• category：topic的子类别
• skill：任务要求的描述
• lecture：question生成相关的讲座
• solution：解决question的说明

数据分割：

• train：12726个实例，16416902字节
• validation：4241个实例，5404896字节
• test：4241个实例，5441676字节

数据集创建

来源数据： 数据集收集自小学和高中的科学课程。

注释过程： 问题来自IXL Learning的开放资源，由K-12教育领域的专家管理。数据集包括符合加州共同核心内容标准的问题。通过下载原始科学问题并根据启发式规则提取各个组件（如问题、提示、图像、选项、答案、讲座和解决方案）来构建ScienceQA。手动删除无效问题，如只有一个选项的问题、包含错误数据的问题和重复问题，以遵守公平使用和转换使用的法律。如果适用多个正确答案，则只保留一个正确答案。还对每个问题的答案选项进行洗牌，以确保选项不遵循任何特定模式。使用半自动脚本重新格式化讲座和解决方案，使文本中的特殊结构（如表格和列表）易于与简单文本段落区分。

注释者： 专家生成和发现。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ScienceQA数据集的构建基于小学和高中科学课程，通过从IXL Learning等在线学习平台收集开放资源，并由K-12教育领域的专家进行筛选和整理。数据集包括与加州共同核心内容标准对齐的问题。构建过程中，原始科学问题被下载并根据启发式规则提取出各个组件，如问题、提示、图像、选项、答案、讲座和解决方案。无效问题，如只有一个选项或包含错误数据的问题，被手动移除以确保数据质量。答案选项经过随机排列，以避免特定模式。数据集通过半自动化脚本重新格式化讲座和解决方案，使其易于使用。

特点

ScienceQA数据集的主要特点在于其多模态性质，结合了图像和文本信息，涵盖了广泛的科学领域，包括化学、生物学、物理学、地球科学、工程学、地理学、历史、世界历史、公民学、经济学、全球研究、语法、写作、词汇、自然科学、语言科学和社会科学。数据集设计用于多选题、问答和其他任务，支持多种任务类别，如多选题问答、封闭领域问答、开放领域问答、视觉问答和多类分类。此外，数据集提供了详细的讲座和解决方案，帮助用户理解和解决科学问题。

使用方法

ScienceQA数据集适用于多种科学问答任务，包括多选题、问答和视觉问答。用户可以通过加载数据集的训练、验证和测试分割来训练和评估模型。数据集的特征包括图像、问题、选项、答案、提示、任务描述、年级、学科、主题、类别、技能、讲座和解决方案。用户可以根据需要选择和使用这些特征，以开发和测试多模态问答系统。数据集的许可证为CC BY-NC-SA 4.0，适用于非商业研究目的。

背景与挑战

背景概述

ScienceQA数据集由Pan Lu等研究人员于2022年创建，旨在通过多模态推理链解决科学问题回答中的复杂性。该数据集汇集了来自小学和高中科学课程的开放资源，由IXL Learning平台管理，并符合加州共同核心内容标准。ScienceQA的核心研究问题在于如何通过多模态数据（如图像、文本等）来增强AI系统的多跳推理能力和可解释性。其对科学教育领域的贡献在于提供了一个高质量、多领域、多模态的数据集，有助于推动AI在教育领域的应用和发展。

当前挑战

ScienceQA数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据集需要从开放资源中提取和整合多模态信息，如图像、文本等，这要求高度的数据处理和整合能力。其次，确保数据集的多样性和覆盖广泛的教育领域，以避免偏见和局限性，是一项重要任务。此外，数据集的标注过程需要专家参与，以确保答案的准确性和解释的合理性。最后，数据集的使用需遵守非商业研究目的的限制，这可能限制其在商业应用中的推广和使用。

常用场景

经典使用场景

在科学教育领域，ScienceQA数据集被广泛用于开发和评估多模态问答系统。该数据集结合了图像和文本信息，为模型提供了丰富的上下文，使其能够处理复杂的科学问题。通过这种方式，研究人员可以构建能够解释和推理科学概念的智能系统，从而提升教育工具的互动性和有效性。

实际应用

在实际应用中，ScienceQA数据集被用于开发智能教育平台和辅助学习工具。例如，它可以用于构建个性化学习系统，根据学生的学习进度和理解能力提供定制化的科学问题和解答。此外，该数据集还可用于评估和改进现有教育软件的智能问答功能，从而提高教育资源的利用效率和学习效果。

衍生相关工作

基于ScienceQA数据集，研究人员开发了多种多模态问答模型，这些模型在科学教育、智能辅导系统和AI教育工具等领域取得了显著成果。例如，一些研究工作利用该数据集训练模型，使其能够生成详细的答案解释，从而增强模型的解释性和教育价值。此外，还有工作探索了如何将多模态信息融合到问答系统中，以提高其对复杂科学问题的处理能力。