README.md

---
language:
- sw
license: cc-by-4.0
task_categories:
- text-classification
- question-answering
tags:
- swahili
- kiswahili
- tanzania
- finance
- public-finance
- evaluation
- yes-no
- benchmark
pretty_name: Wizara ya Fedha Tanzania - Tathmini ya Ndio/Hapana
size_categories:
- n<1K
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: "test"
    path: "test/*"
---

# Wizara ya Fedha Tanzania - Dataset ya Tathmini ya Ndio/Hapana

Dataset ya tathmini (evaluation) yenye **maswali 100 ya Ndio/Hapana** kuhusu
**Wizara ya Fedha ya Tanzania**, sera za fedha za umma, kodi, bajeti, sarafu na
taasisi husika. Imekusudiwa kupima uelewa wa modeli za lugha (LLM) kuhusu sekta
ya fedha za umma nchini Tanzania kwa lugha ya Kiswahili.

## Mpangilio wa data (schema)

| Sehemu (field) | Aina | Maelezo |
|---|---|---|
| `id` | int | Namba ya swali (1-100) |
| `swali` | string | Swali kwa Kiswahili |
| `jibu` | string | Jibu sahihi: `Ndio` au `Hapana` |
| `aina` | string | Kundi la swali (Uongozi, Kodi, Bajeti, n.k.) |
| `maelezo` | string | Maelezo mafupi ya kwa nini jibu ni hilo |

## Usawazishaji

Maswali yamesawazishwa: **50 "Ndio"** na **50 "Hapana"**, ili modeli isipate
alama nzuri kwa kubahatisha jibu moja tu. Tumia *accuracy* na *F1* kwa kila
lebo, au angalia *accuracy* kwa kila `aina`.

## Tanbihi muhimu

- Baadhi ya maswali (k.m. jina la Waziri wa sasa) yana **muktadha wa wakati**
  na yanahusu hali ya mwaka 2026. Hakiki kabla ya kutumia kwa modeli zenye
  *knowledge cutoff* tofauti.
- Dataset hii imeandaliwa kwa madhumuni ya tathmini ya kiufundi. Hakiki
  ukweli wa kila jibu dhidi ya vyanzo rasmi vya Serikali kabla ya matumizi
  rasmi.

## Mfano wa matumizi

```python
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Mollel/wizara-fedha-ndio-hapana-eval", split="test")
print(ds[0])
```