tasksource/nlgraph@e8a405c296cf を複製し、カードを日本語で書く

.gitattributes

@@ -1,6 +1,5 @@
 *.7z filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.arrow filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.avro filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.bz2 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.ckpt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
@@ -10,7 +9,6 @@
 *.joblib filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.lfs.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.lz4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.mds filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.mlmodel filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.model filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.msgpack filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
@@ -28,7 +26,6 @@
 *.safetensors filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.tar.* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.tar filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.tflite filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.tgz filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.wasm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
@@ -55,6 +52,3 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.jpg filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.jpeg filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.webp filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-# Video files - compressed
-*.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
-*.webm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

README.md

@@ -0,0 +1,125 @@
+---
+license: other
+pretty_name: tasksource/nlgraph (mirror)
+source_datasets:
+- tasksource/nlgraph
+tags:
+- laya
+- laya-finetune
+- mirror
+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](https://huggingface.co/datasets/HYUKI5/dataset-catalog) にある。
+
+## 複製について
+
+[`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。
+
+## 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"
+
+```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>

data/test-00000-of-00001-9be21117f93ba450.parquet

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:63c55f9b949350889b18280272da57c7c99475c9222caeeba4bb072e47574ec9
+size 240776

data/train-00000-of-00001-32f6e22687881657.parquet

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:9e64f7ecc32e6e1dcb66d5cb4dc6f244d09264897170fb96e072d13ff8d957ab
+size 1207499