---
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](https://huggingface.co/datasets/HYUKI5/dataset-catalog) にある。

## 複製について

[`tasksource/ScienceQA_text_only`](https://huggingface.co/datasets/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}
}
```

<details>
<summary>原文（英語）</summary>

# 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}
}
```

</details>