Datasets:

HYUKI5
/

tasksource__nlgraph

license: other
pretty_name: tasksource/nlgraph (mirror)
source_datasets:
  - tasksource/nlgraph
tags:
  - laya
  - laya-finetune
  - mirror
  - domain-math
  - use-unclear
  - genre-other
  - label-text
  - annot-unknown
  - lang-en
dataset_info:
  features:
    - name: question
      dtype: string
    - name: answer
      dtype: string
    - name: difficulty
      dtype: string
    - name: task
      dtype: string
  splits:
    - name: train
      num_bytes: 6593495
      num_examples: 5022
    - name: test
      num_bytes: 1270263
      num_examples: 1000
  download_size: 1448275
  dataset_size: 7863758

tasksource/nlgraph（複製）

データの内容

言語モデルが自然言語のグラフ問題を解けるかを調べる Wang らの研究（arXiv:2305.10037）のデータ。1 行が 1 問（question）で、答え answer、難易度 difficulty、課題の種類 task を持つ。

データの概要

項目	値
行数	6,022（1 構成・2 分割の合計）
列数	4
容量	1.45 MB（ファイル 4 本）
ファイルの形式	parquet 2
公開	public

構成と分割

構成（config）	分割（split）ごとの行数	列数
`default`	`train` 5,022、`test` 1,000	4

列（構成 `default`・分割 `train`）

列	型	先頭の行の値
`question`	`string`	`In an undirected graph, the nodes are numbered f…`
`answer`	`string`	`The answer is: node 0: [0,1] node 1: [1,3] node …`
`difficulty`	`string`	`easy`
`task`	`string`	`GNN`

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/nlgraph をリビジョン e8a405c296cf9c3be1c995d9460bf1e4ab04b9b6 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/nlgraph
複製したリビジョン: e8a405c296cf9c3be1c995d9460bf1e4ab04b9b6（2023-05-23 07:36:04+00:00）
元のライセンス表記: other

論文

https://arxiv.org/abs/2305.10037

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。

データセットカード: "nlgraph"

@article{wang2023can,
  title={Can Language Models Solve Graph Problems in Natural Language?},
  author={Wang, Heng and Feng, Shangbin and He, Tianxing and Tan, Zhaoxuan and Han, Xiaochuang and Tsvetkov, Yulia},
  journal={arXiv preprint arXiv:2305.10037},
  year={2023}
}

原文（英語）

Dataset Card for "nlgraph"

@article{wang2023can,
  title={Can Language Models Solve Graph Problems in Natural Language?},
  author={Wang, Heng and Feng, Shangbin and He, Tianxing and Tan, Zhaoxuan and Han, Xiaochuang and Tsvetkov, Yulia},
  journal={arXiv preprint arXiv:2305.10037},
  year={2023}
}