Datasets:

HYUKI5
/

tasksource__ScienceQA_text_only

license: other
pretty_name: tasksource/ScienceQA_text_only (mirror)
source_datasets:
  - tasksource/ScienceQA_text_only
tags:
  - laya
  - laya-finetune
  - mirror
  - domain-science
  - domain-education
  - use-unclear
  - genre-exam
  - label-choice
  - annot-natural
  - lang-en
language: en
dataset_info:
  features:
    - name: question
      dtype: string
    - name: choices
      sequence: string
    - name: answer
      dtype: int8
    - name: hint
      dtype: string
    - name: task
      dtype: string
    - name: grade
      dtype: string
    - name: subject
      dtype: string
    - name: topic
      dtype: string
    - name: category
      dtype: string
    - name: skill
      dtype: string
    - name: lecture
      dtype: string
    - name: solution
      dtype: string
  splits:
    - name: train
      num_bytes: 8105771.787521609
      num_examples: 6508
    - name: validation
      num_bytes: 2638142.7097382694
      num_examples: 2144
    - name: test
      num_bytes: 2757852.295213393
      num_examples: 2224
  download_size: 2925662
  dataset_size: 13501766.792473271

tasksource/ScienceQA_text_only（複製）

データの内容

ScienceQA の問題のうち、もとから画像を使わない例だけを集めたデータ。テキストだけのモデルでも解けるとされる。1 行が 1 問で、question に問い、choices に選択肢の一覧、answer に正解の番号、hint に補足が入る。台帳では元の注釈を決まった手順で変換して作られたとされる。

データの概要

項目	値
行数	10,876（1 構成・3 分割の合計）
列数	12
容量	2.93 MB（ファイル 5 本）
ファイルの形式	parquet 3
言語	en
公開	public

構成と分割

構成（config）	分割（split）ごとの行数	列数
`default`	`train` 6,508、`validation` 2,144、`test` 2,224	12

列（構成 `default`・分割 `train`）

列	型	先頭の行の値
`question`	`string`	`Which tense does the sentence use? Mona will pri…`
`choices`	`list<string>`	`[3 件]`
`answer`	`int8`	`1`
`hint`	`string`
`task`	`string`	`closed choice`
`grade`	`string`	`grade2`
`subject`	`string`	`language science`
`topic`	`string`	`verbs`
`category`	`string`	`Verb tense`
`skill`	`string`	`Is the sentence in the past, present, or future …`
`lecture`	`string`	`Present tense verbs tell you about something tha…`
`solution`	`string`	`The sentence is in future tense. You can tell be…`

行数と列は HF のデータセットビューアの集計（元のデータセットの現在の版で数えたもの）。全データセットの一覧は HYUKI5/dataset-catalog にある。

複製について

tasksource/ScienceQA_text_only をリビジョン 37ca6a0e9f35a7002e46afe5c2bbc047c7c3598f 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/tasksource/ScienceQA_text_only
複製したリビジョン: 37ca6a0e9f35a7002e46afe5c2bbc047c7c3598f（2023-07-13 11:50:29+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: D（記載なし・other・unknown・資料間の食い違い）。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
`jev_sources_tasksource_bekko.csv`	CSV（tasksource-jev-typed-decisions）	unspecified / license_use=unspecified	確認済	license_use=unspecified ／ [Jev 元データ source] source_annotation_converted(deterministic recast; no model r

元のカード（日本語訳）

以下は元のデータセットのカードの本文を日本語に訳したもの（機械翻訳）。訳に疑問があるときは、末尾の原文を確かめる。

"scienceQA_text_only" のデータセットカード

ScienceQA のテキストのみの例（もとは画像がなかった例で、テキストだけのモデルでも解けるはずのもの）。

@article{10.1007/s00799-022-00329-y,
author = {Saikh, Tanik and Ghosal, Tirthankar and Mittal, Amish and Ekbal, Asif and Bhattacharyya, Pushpak},
title = {ScienceQA: A Novel Resource for Question Answering on Scholarly Articles},
year = {2022},
journal = {Int. J. Digit. Libr.},
month = {sep}
}

原文（英語）

Dataset Card for "scienceQA_text_only"

ScienceQA text-only examples (examples where no image was initially present, which means they should be doable with text-only models.)

@article{10.1007/s00799-022-00329-y,
author = {Saikh, Tanik and Ghosal, Tirthankar and Mittal, Amish and Ekbal, Asif and Bhattacharyya, Pushpak},
title = {ScienceQA: A Novel Resource for Question Answering on Scholarly Articles},
year = {2022},
journal = {Int. J. Digit. Libr.},
month = {sep}
}