---
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](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>