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hllj/vi_math_problem_crawl

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Hugging Face2023-12-24 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/hllj/vi_math_problem_crawl
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官方服务:
资源简介:
该数据集包含越南小学数学知识和练习题的文本数据,数据是从tech12h.com网站上爬取的,涵盖了1到5年级的课程和练习题,并附有解答。数据集的主要用途是用于文本生成任务,特别是针对越南小学数学问题的推理和解答。数据集中的大部分文本是越南语,但也包含一些英语内容。数据集的创建目的是为了开发能够推理和解决小学数学问题的模型,并提供越南小学数学环境中的数学知识。

该数据集包含越南小学数学知识和练习题的文本数据,数据是从tech12h.com网站上爬取的,涵盖了1到5年级的课程和练习题,并附有解答。数据集的主要用途是用于文本生成任务,特别是针对越南小学数学问题的推理和解答。数据集中的大部分文本是越南语,但也包含一些英语内容。数据集的创建目的是为了开发能够推理和解决小学数学问题的模型,并提供越南小学数学环境中的数学知识。
提供机构:
hllj
原始信息汇总

数据集卡片:越南小学数学知识和练习册

数据集描述

数据集概述

该数据集包含越南小学数学知识信息以及从书籍中编译的练习题。这是一个可用于文本生成任务训练的数据集。

支持的任务和排行榜

语言

数据主要为越南语,但也有部分来自双语练习册的英语内容。

数据集结构

数据实例

数据包括我们爬取的页面路径和一些经过后处理的文本。结构如下:

python { "id": "d117388e2d5266a25404674ef61923c3", "url": "https://tech12h.com/bai-hoc/giai-bai-tap-khai-niem-ve-phan-so.html", "title": "Giải bài Ôn tập: khái niệm về phần số", "contents": ["Nội dung bài viết gồm 2 phần: Ôn tập lý thuyết Hướng dẫn giải bài tập sgk A. Lý thuyết $\frac{4}{5}$: Gọi là phân số - đọc là bốn phần 5 $\frac{1}{2}$: gọi là phân số - đọc là một phần 2 Chú ý: Có thể dùng phân số để ghi kết quả của phép chia giữa một số tự nhiên cho 1 số tự nhiên khác 0. Phân số đó cũng được gọi là thương của phép chia Ví dụ: 1:4 = $\frac{1}{4}$ 5: 10 =$\frac{5}{10}$ Mọi số tự nhiên đều có thể viết thành phân số có mẫu bằng 1 Ví dụ 5 =$\frac{5}{1}$ 12 =$\frac{12}{1}$ Số 1 có thể viết thành phân số có tử số và mẫu số bằng nhau. Trừ phân số có mẫu = 0 Ví dụ: 1 =$\frac{10}{10}$ 1 =$\frac{34}{34}$ Không được viết 1 =$\frac{0}{0}$ Số 0 có thể viết thành 1 phân số có tử số = 0. Trừ phân số có mẫu số = 0 Ví dụ 0 =$\frac{0}{2}$ 0 =$\frac{0}{100}$ Không được viết: 0 =$\frac{0}{0}$", "Câu 1: Trang 4 - sgk toán lớp 5 a). Đọc các phân số sau (\frac {5}{7}); (\frac {25}{100}); (\frac {91}{38}); (\frac {60}{17}); (\frac {85}{1000}); b). Nêu tử số và mẫu số của phân số trên Câu 2: Trang 4 - sgk toán lớp 5 Viết các thương dưới dạng phân số: 3 : 5; 75 : 100; 9 : 17 Câu 3: Sgk toán lớp 5 - Trang 4 Viết các số tự nhiên dưới dạng phân số có mẫu số là 1: 32; 105; 1000. Câu 4: Sgk toán lớp 5 - Trang 4 Viết số thích hợp vào chỗ trống "]}

数据字段

数据字段包括:

  • id: 文本爬取实例的ID。
  • url: 爬取页面的URL路径。
  • title: 爬取页面的标题。
  • contents: 文本语料列表。

数据集创建

策划理由

该数据集基于开发能够推理和解决小学数学问题的模型,以及在越南小学环境中提供数学知识。

源数据

数据从tech12h.com爬取,选择了1至5年级的数据,包括学生的课程和练习以及解答。

使用数据的注意事项

数据集的社会影响

我们相信,寻找数据源的努力将为未来的人工智能模型提供发展机会,并具有更好的推理能力。

讨论偏见

其他已知限制

当前数据未经过太好的清洗,存在许多不完整的数据样本,包括图像和一些后处理标签。

搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
该数据集基于越南小学数学知识与练习题的爬取构建而成,旨在为文本生成任务提供训练资源。数据来源主要选自tech12h.com网站,聚焦于1至5年级的数学课程,涵盖理论讲解、学生习题及配套解答。爬取过程中记录了页面路径信息,并对文本内容进行了初步后处理,最终以JSON格式存储,每个样本包含唯一标识符、来源URL、页面标题及文本片段列表。
特点
数据集以越南语为主体,辅以少量双语练习册中的英语内容,体现了越南小学数学教育的语言特色。其内容结构清晰,将理论知识与实践练习有机融合,覆盖分数、自然数运算等基础概念,为数学推理能力培养提供了丰富素材。数据规模在1万至10万条之间,适合中等规模模型训练,但部分样本存在未完全清理的图像标签和后处理痕迹。
使用方法
该数据集主要面向文本生成任务,可借助HuggingFace的datasets库进行加载与处理。使用时需注意数据清洗,移除不完整的图像标记和冗余标签,以提升训练质量。对于数学推理场景,可将理论部分与习题配对构建监督学习样本,或利用多轮对话形式模拟教学互动。此外,数据集支持中英双语扩展,适用于跨语言数学知识迁移研究。
背景与挑战
背景概述
在人工智能与教育深度融合的背景下,数学推理能力被视为评估模型认知水平的关键指标之一。hllj/vi_math_problem_crawl数据集应运而生,由研究团队于近期构建,主要联系人为vanhop3499@gmail.com,旨在填补越南语环境下小学数学知识与习题资源的空白。该数据集聚焦于解决越南小学阶段(1至5年级)的数学推理与文本生成任务,通过爬取tech12h.com等教育平台的课程与习题内容,收集了超过一万条经过后处理的文本实例。其核心研究问题在于如何利用结构化或半结构化的网络数据,训练出能够理解越南语数学概念并执行多步推理的生成式模型。这一工作不仅为低资源语言(如越南语)的数学人工智能研究提供了宝贵语料,也为跨语言数学教育技术的推广奠定了数据基础。
当前挑战
该数据集所面对的挑战具有双重性。首先,在领域问题层面,它致力于攻克越南语小学数学中的自动推理与解题生成难题,这要求模型不仅掌握基础的分数、除法等概念,还需理解自然语言描述中蕴含的数学逻辑,并生成符合教学规范的解答步骤。其次,在构建过程中,数据采集与清洗面临显著困难:原始数据来源于网络爬取,包含大量不完整的样本、未处理的HTML标签以及嵌入的图片信息,导致文本质量参差不齐;此外,由于内容涉及双语(越南语为主,少量英语),跨语言术语对齐与噪声过滤增加了预处理复杂度。当前数据尚未经过充分清洗,部分样本仍残留后处理标记,这直接影响了训练样本的一致性与模型泛化能力。
常用场景
经典使用场景
该数据集汇集了越南小学数学知识体系与配套习题,涵盖从理论要点到解题步骤的完整文本内容,尤其适用于训练语言模型在数学推理与文本生成任务上的能力。研究者可将其作为基础语料,构建能够理解数学概念、解析运算逻辑并生成自然语言解答的生成式模型,例如用于少样本或零样本场景下的数学问题自动回答。其结构化的标题与内容字段也为知识图谱构建、数学教育问答系统开发提供了优质数据支撑。
衍生相关工作
该数据集有望催生一系列经典衍生工作,例如基于越南语数学语料的预训练语言模型微调框架、面向小学数学的推理能力基准测试集,以及融合图像与文本的多模态数学理解模型。研究者可能借鉴该数据设计跨年级知识追踪算法,或开发针对数学公式与自然语言混合表示的序列生成架构。此外,该数据还可与符号计算引擎结合,推动神经符号方法在基础教育数学推理中的落地验证。
数据集最近研究
最新研究方向
在人工智能与教育深度融合的前沿领域,数学推理能力的培养正成为大语言模型研究的热点。hllj/vi_math_problem_crawl数据集聚焦于越南小学数学知识与习题,填补了低资源语言中结构化数学语料库的空白。该数据集通过系统化爬取并整理1至5年级的教材、习题与解答,为构建具备多步推理与知识理解能力的文本生成模型提供了关键训练资源。当前研究趋势表明,面向基础教育阶段的数学推理任务正从通用问答向精细化、分年级的知识图谱与解题逻辑建模演进。该数据集的发布,不仅推动了越南语自然语言处理在数学教育领域的发展,也为未来跨语言、跨文化的数学推理模型研究奠定了数据基础,具有显著的学术与社会意义。
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