| --- |
| 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 |
| --- |
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| # tasksource/nlgraph（複製） |
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| ## データの内容 |
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| 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。 |
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| ## データの概要 |
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| | 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 | |
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| ### 構成と分割 |
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| | 構成（config） | 分割（split）ごとの行数 | 列数 | |
| |---|---|---:| |
| | `default` | `train` 5,022、`test` 1,000 | 4 | |
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| ### 列（構成 `default`・分割 `train`） |
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| | 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` | |
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| 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。 |
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| ## 複製について |
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| [`tasksource/nlgraph`](https://huggingface.co/datasets/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。 |
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| ## 出典 |
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| - 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` |
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| ## 論文 |
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| - https://arxiv.org/abs/2305.10037 |
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| ## アノテーションの方法 |
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| 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。 |
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| ## 微調整に使うときの注意 |
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| - 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。 |
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| ## 調査メモの記述 |
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| | 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 | |
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| ## 元のカード（日本語訳） |
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| 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。 |
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| # データセットカード: "nlgraph" |
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| ```bib |
| @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} |
| } |
| ``` |
|
|
| <details> |
| <summary>原文（英語）</summary> |
|
|
| # Dataset Card for "nlgraph" |
|
|
| ```bib |
| @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} |
| } |
| ``` |
|
|
| </details> |
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