openwebmath|数学数据集|自然语言处理数据集

这是一个名为OpenWebMath的数据集的清理、去重和去污染版本。该数据集移除了非英语文档和低质量文档，并与OpenWebText2和CC-News数据集进行了交叉去重。此外，该数据集还针对多个基准测试进行了去污染处理，包括GLUE、SIQA、PIQA等。去污染过程中移除了约2.1K个文档。数据集包含5,940,182个样本，下载的parquet文件大小为24G。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

OpenWebMath

语言

• 英语 (en)

数据集描述

该数据集是OpenWebMath的清理、去重和去污染版本。具体处理包括：

• 移除非英语文档和低质量文档；
• 与OpenWebText2和CC-News进行跨数据集去重。

去污染处理

该数据集针对以下基准测试进行了去污染处理，基于n-gram重叠：

• GLUE (SST-2、CoLA、QQP、WNLI、RTE、QNLI、MNLI的开发集；MPRC的测试集)
• SIQA、PIQA、QASC、CSQA、HellaSWAG (所有开发集)
• CONLL 2003
• BLIMP
• MAIN
• BoolQ (开发集)
• WinoGrande (开发集)
• ANLI (测试集)
• ARC easy和challenge (测试集)
• RACE middle和high (测试集)
• MMLU (开发、验证和测试集)
• MATH、GSM8K (测试集)
• HumanEval (测试集)
• MBPP (所有974个问题)
• GPQA (diamond)

在去污染过程中，移除了约2,100个文档。

数据集统计

• 样本数量：5,940,182
• 下载的parquet文件大小：24G

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

openwebmath数据集是基于OpenWebMath原始数据的清理、去重和去污染版本。在构建过程中，非英语文档和低质量文档被移除，同时与OpenWebText2和CC-News数据集进行了交叉去重处理。此外，该数据集还通过n-gram重叠检测方法，针对多个基准测试集（如GLUE、SIQA、PIQA等）进行了去污染处理，确保了数据的高质量和纯净度。

特点

openwebmath数据集包含了约594万条样本，数据量庞大且覆盖广泛。其显著特点在于经过严格的去重和去污染处理，确保了数据的独特性和高质量。数据集中的文档均为英语，且经过筛选，剔除了低质量内容，使其特别适用于自然语言处理和机器学习模型的训练与评估。此外，数据集的下载文件大小为24G，便于存储和传输。

使用方法

openwebmath数据集适用于多种自然语言处理任务，如文本分类、语言模型训练和问答系统开发等。用户可以通过Hugging Face平台直接下载该数据集，并以Parquet文件格式进行访问。由于其经过严格的去重和去污染处理，用户可以直接将其应用于模型训练，而无需额外的数据清洗步骤。此外，该数据集还可用于评估模型在多个基准测试集上的表现，为研究提供可靠的数据支持。

背景与挑战

背景概述

OpenWebMath数据集是一个经过清洗、去重和去污染的数学相关文本数据集，旨在为自然语言处理和机器学习领域提供高质量的数学文本资源。该数据集由OpenWebMath团队创建，主要研究人员和机构包括HuggingFace社区和相关的开源贡献者。数据集的核心研究问题在于如何从海量的互联网文本中提取出高质量的数学内容，并去除低质量和非英语文档。OpenWebMath的创建时间为2023年，其影响力主要体现在为数学相关的自然语言处理任务（如数学问题求解、数学文本生成等）提供了丰富的数据支持。

当前挑战

OpenWebMath数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，数据清洗和去重是一个复杂的过程，需要从大量的互联网文本中筛选出高质量的数学内容，同时去除重复和低质量的文档。其次，数据去污染是一个关键步骤，需要确保数据集中的内容不会与现有的基准测试集（如GLUE、MATH等）产生重叠，以避免数据泄露问题。此外，数据集的规模庞大，处理和管理这些数据需要高效的算法和计算资源。这些挑战不仅影响了数据集的构建过程，也对后续的研究和应用提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

OpenWebMath数据集在自然语言处理和机器学习领域中被广泛用于训练和评估数学相关的语言模型。由于其经过精心清洗和去重，该数据集特别适合用于研究数学问题的自动解答、数学文本的理解与生成等任务。研究人员可以利用这一高质量的数据集来提升模型在数学领域的表现，尤其是在处理复杂的数学推理和问题解答时。

实际应用

在实际应用中，OpenWebMath数据集被广泛应用于教育技术、智能辅导系统以及自动问答系统等领域。例如，基于该数据集训练的模型可以用于开发智能数学辅导工具，帮助学生理解和解决复杂的数学问题。此外，该数据集还可以用于构建自动化的数学问题解答系统，为教育工作者和学生提供即时的数学问题解答支持。

衍生相关工作

OpenWebMath数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在数学语言模型和自动推理领域。许多研究团队基于该数据集开发了新的算法和模型，用于解决数学文本的理解与生成问题。例如，一些研究利用该数据集训练了能够自动解答数学问题的模型，并在多个数学竞赛中取得了优异的成绩。此外，该数据集还被用于评估和改进现有的数学语言模型，推动了数学自然语言处理技术的进一步发展。