DATASET_PREFIX_CONVERTED_STATUS.md

Dataset Infix→Prefix Convertido ✅

Data: 2026-02-09 Status: COMPLETO

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📊 Estatísticas da Conversão

• Total de Exemplos: 12,221
• Taxa de Sucesso: 100.00% (12,221/12,221)
• Tempo de Conversão: ~15 segundos
• Tamanho do Dataset: 7 MB

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📁 Localização

Dataset Convertido: ./1_data/processed/700K_prefix_converted/

Arquivos:

• data-00000-of-00001.arrow (7 MB)
• dataset_info.json
• state.json

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🔧 Colunas do Dataset

Colunas Originais

• infix_expr_n: Expressão infix com números
• infix_expr_c: Expressão infix com constante C
• expression_objects: Objeto Expression serializado
• prefix_expr_c: Expressão prefix original (diferente!)
• prefix_expr_n: Expressão prefix original com números
• i_prompt_n: Prompt infix original (usado para conversão)
• p_prompt_n: Prompt prefix original (expressão diferente!)
• skeleton: Esqueleto da expressão

Colunas Adicionadas ✨

• p_prompt_n_converted: Prompt prefix CONVERTIDO do i_prompt_n (mesma expressão!)
• conversion_success: Boolean indicando sucesso da conversão (todos True)

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🎯 Diferença Crítica

ANTES (Problema)

i_prompt_n:  "expr: x_1 + x_2"        (5 variáveis)
p_prompt_n:  "expr: * x_3 x_4"        (10 variáveis, EXPRESSÃO DIFERENTE!)

❌ Não são a mesma expressão!

AGORA (Solução)

i_prompt_n:           "expr: x_1 + x_2"
p_prompt_n_converted: "expr: + x_1 x_2"  (MESMA expressão em prefix!)

✅ Mesma expressão, notações diferentes!

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📝 Exemplos de Conversão

Exemplo 1

INFIX:

vars: x_1, x_2, x_3, x_4, x_5
oper: *, +, -, /, abs, asin, cos, exp, log, sin, sqrt, tan
cons: C
expr: x_2 - (x_5 - C)*(x_4 + exp(C*x_2) + C)

CONVERTIDO PARA PREFIX:

vars: x_1, x_2, x_3, x_4, x_5
oper: *, +, -, /, abs, asin, cos, exp, log, sin, sqrt, tan
cons: C
expr: - x_2 * - x_5 C + + x_4 exp * C x_2 C

Exemplo 2

INFIX:

vars: x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, x_6, x_7, x_8, x_9, x_10
oper: **, +, -, /, cos, exp, sin, sqrt
cons: C
expr: x_2 - x_1 + sin(exp(x_9))

CONVERTIDO PARA PREFIX:

vars: x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, x_6, x_7, x_8, x_9, x_10
oper: **, +, -, /, cos, exp, sin, sqrt
cons: C
expr: + + x_2 * -1 x_1 sin exp x_9

Exemplo 3

INFIX:

vars: x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, x_6, x_7, x_8, x_9, x_10
oper: *, +, /, asin, sin, tan
cons: C
expr: (tan(x_7) + C)*(asin(x_5) + C)

CONVERTIDO PARA PREFIX:

vars: x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, x_6, x_7, x_8, x_9, x_10
oper: *, +, /, asin, sin, tan
cons: C
expr: * + tan x_7 C + asin x_5 C

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🚀 Próximos Passos

Opção 1: Upload para HuggingFace Hub (Recomendado)

python scripts/data/convert_infix_to_prefix.py \
  --split test \
  --output_path ./1_data/processed/700K_prefix_converted \
  --upload \
  --repo_id augustocsc/sintetico_natural_prefix_converted

Vantagens:

• Facilita compartilhamento
• Pode usar em qualquer lugar
• Scripts de treinamento já funcionam com HF datasets

Requisitos:

• Permissão de escrita no repo HuggingFace
• Login: huggingface-cli login

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Opção 2: Treinar Localmente

A. Usando Dataset Local com Scripts Existentes

Problema: Os scripts atuais (2_training/supervised/train.py) carregam direto do HuggingFace Hub.

Solução: Adaptar o script ou criar um novo.

B. Carregar Dataset Local no Python

from datasets import load_from_disk

# Carregar dataset convertido
ds = load_from_disk('./1_data/processed/700K_prefix_converted')

# Usar coluna p_prompt_n_converted para treinar
# (adaptar script de treinamento)

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Opção 3: Criar Script de Treinamento Adaptado

Criar 2_training/supervised/train_local_prefix.py que:

1. Carrega dataset de ./1_data/processed/700K_prefix_converted
2. Usa coluna p_prompt_n_converted
3. Treina com formato prefix

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📋 Checklist de Validação

• Dataset convertido (12,221 exemplos)
• Taxa de sucesso 100%
• Dataset salvo localmente
• Documentação criada
• Upload para HuggingFace Hub
• Treinamento de modelo teste
• Comparação infix vs prefix

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🔍 Como Verificar o Dataset

# Testar o dataset
cd /c/Users/madeinweb/seriguela

python -c "
from datasets import load_from_disk
ds = load_from_disk('./1_data/processed/700K_prefix_converted')
print(f'Total: {len(ds)} exemplos')
print(f'Colunas: {ds.column_names}')
print(f'Sucesso: {sum(ds[\"conversion_success\"])/len(ds)*100:.1f}%')
print()
print('Exemplo 1:')
print('INFIX:', ds[0]['i_prompt_n'])
print()
print('PREFIX:', ds[0]['p_prompt_n_converted'])
"

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📚 Arquivos Relacionados

• scripts/data/convert_infix_to_prefix.py - Script de conversão
• 1_data/processed/PREFIX_CONVERSION_README.md - Documentação detalhada
• classes/expression.py - Classe com parse_prefix() para validação

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✅ Qualidade da Conversão

Verificação Automática

Todas as 12,221 expressões foram:

1. ✅ Parseadas com sucesso usando SymPy
2. ✅ Convertidas para notação prefix
3. ✅ Mantendo mesmas variáveis e operadores
4. ✅ Salvas com sucesso

Validação Manual

3 exemplos verificados manualmente mostraram conversão correta.

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Próxima Ação Recomendada:

1. Fazer upload para HuggingFace Hub (mais fácil para usar)
2. OU adaptar script de treinamento para carregar dataset local

Você prefere qual opção?