Datasets:
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End of preview. Expand in Data Studio
ENEM Essay Evaluation Dataset (FineTome format)
Dataset conversacional para fine-tuning de modelos de linguagem como corretores de redações do ENEM.
Origem
Transformado a partir do kamel-usp/aes_enem_dataset (6 subsets: JBCS2025, PROPOR2024, gradesThousand, sourceAOnly, sourceAWithGraders, sourceB).
Formato
Cada registro segue o formato mlabonne/FineTome-100k:
{
"conversations": [
{"from": "human", "value": "<prompt do sistema + tema + redação>"},
{"from": "gpt", "value": "<notas nas 5 competências + nota total + feedback>"}
],
"source": "kamel-usp/aes_enem_dataset/<subset>",
"score": 3.0
}
Competências MEC avaliadas
| # | Competência | Escala |
|---|---|---|
| 1 | Domínio da norma culta da língua portuguesa | 0-200 |
| 2 | Compreensão da proposta de redação | 0-200 |
| 3 | Seleção e organização dos argumentos | 0-200 |
| 4 | Coesão e coerência textual | 0-200 |
| 5 | Proposta de intervenção | 0-200 |
| Total | Soma das 5 competências | 0-1000 |
Campo score
Nota total normalizada: total / 200.0 (escala 0.0-5.0).
Splits
Os splits originais do kamel-usp/aes_enem_dataset foram preservados (train, validation, test).
Uso
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("rhd008/gemma-enem-dataset")
print(ds["train"][0])
Licença
MIT (mesma licença do dataset original).
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