Dataset Preview
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The dataset generation failed
Error code: DatasetGenerationError
Exception: TypeError
Message: Couldn't cast array of type
string
to
List(Value('string'))
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1856, in _prepare_split_single
writer.write_table(table)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 811, in write_table
self._write_table(pa_table, writer_batch_size=writer_batch_size)
~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 822, in _write_table
pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2381, in table_cast
return cast_table_to_schema(table, schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2315, in cast_table_to_schema
cast_array_to_feature(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
table[name] if name in table_column_names else pa.array([None] * len(table), type=schema.field(name).type),
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
feature,
^^^^^^^^
)
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 1861, in wrapper
return pa.chunked_array([func(chunk, *args, **kwargs) for chunk in array.chunks])
~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2161, in cast_array_to_feature
raise TypeError(f"Couldn't cast array of type\n{_short_str(array.type)}\nto\n{_short_str(feature)}")
TypeError: Couldn't cast array of type
string
to
List(Value('string'))
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1379, in compute_config_parquet_and_info_response
parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
builder, max_dataset_size_bytes=max_dataset_size_bytes
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
)
^
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 956, in stream_convert_to_parquet
builder._prepare_split(split_generator=splits_generators[split], file_format="parquet")
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1702, in _prepare_split
for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
gen_kwargs=gen_kwargs, job_id=job_id, **_prepare_split_args
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
):
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1887, in _prepare_split_single
raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the datasetNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
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End of preview.
matchbench/viznet（複製）
データの内容
表の列に意味型を付けたデータ。ラベルは列名の完全一致で付いており、列名と型が同じ語になっている（調査メモによる）。ミラーはアーカイブ（py・tar.gz・zip）の形のみで、表の中身の列は分からない。元のカードは空で、この説明は列名と調査メモから書いた。
データの概要
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 行数・列数 | 不明（データセットビューアで読めない形式。ファイルの内訳だけを示す） |
| 容量 | 35.18 MB（ファイル 4 本） |
| ファイルの形式 | py 1、tar.gz 1、zip 1 |
| 公開 | public |
全データセットの一覧は HYUKI5/dataset-catalog にある。
複製について
matchbench/viznet をリビジョン fb0f7d911e4631623009519a528839fd5b996f03 の時点でそのまま複製したもの。中身は変えていない。判断モデル Laya（convaiinnovations/laya）の微調整に使う候補として、調査メモ（Laya 学習用データセット調査）に載せたデータを集めている。
出典
- 元のデータセット: https://huggingface.co/datasets/matchbench/viznet
- 複製したリビジョン:
fb0f7d911e4631623009519a528839fd5b996f03（2022-12-06 09:22:30+00:00） - 元のライセンス表記:
other
論文
- 元のカードに論文へのリンクは見つからなかった
アノテーションの方法
元のカードにアノテーションの節が無かった。下の「調査メモの記述」と「元のカード」を参照。
微調整に使うときの注意
- 調査メモの台帳での区分: B（継承条件・gated・モデル由来の条件・上流の規約などが付く）。区分は記載の文言で機械的に付けたもので、法的な判定ではない。学習に入れる前に元のカードとライセンスの原文で確かめる。
- Laya の入力は 2,048 token まで（ModernBERT-large / mmBERT）。長い本文は先頭から黙って切られるので、切れる行は事前に除くか、要約・切り出しをしてから入れる。
- 分割は記事・文書単位で行い、同じ本文から作った別の問いを学習側と較正側に分けない。温度と閾値は学習に使っていない分割で別々に当てる。
調査メモの記述
| メモ | 節 | ライセンス（記載） | 確認 | 注記 |
|---|---|---|---|---|
ontology_tables_schema_kg.md |
Q1. 表の列・セル・列間関係に、意味型やエンティティのラベルが付いたデータは何があるか (L28) | 論文: データ・コードを sherlock.media.mit.edu で公開と記載。ライセンスは未確認。ミラーはタグなし | 確認済 | 上流/条件注記 ／ 原文注記: ラベルが列名の完全一致で付き、列名と型が同一語。ミラーはアーカイブのみ。型が汎用で金融専用ではない |
元のカード
（元のカードは空だった）
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