Moritz-Pfeifer/CentralBankCommunication

该数据集包含两个部分：经济主体数据集和情感数据集。经济主体数据集包含6,205个随机选择的句子，这些句子来自美联储数据库（1948-2023年间的演讲），并被标记为关于家庭、企业、金融部门、政府或中央银行本身。情感数据集包含6,683个随机选择的句子，这些句子被标记为正面（1）或负面（0）。这些数据集用于训练一个经济主体分类器和一个情感分类器。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: MIT
• 任务类别: 文本分类
• 语言: 英语
• 数据集大小: 1K<n<10K

数据集内容

• 经济代理数据集: 包含6,205个随机句子，来自Fed数据库的演讲（1948-2023年），标记为关于家庭、企业、金融部门、政府或中央银行。
• 情感数据集: 包含6,683个随机句子，同样来自上述数据库，标记为正面（1）或负面（0）。

应用

• 用于训练代理分类器和情感分类器。

引用信息

• 引用格式: Pfeifer, M. and Marohl, V.P. (2023) "CentralBankRoBERTa: A Fine-Tuned Large Language Model for Central Bank Communications". Journal of Finance and Data Science (forthcoming) https://doi.org/10.1016/j.jfds.2023.100114
• BibTeX引用: bibtex @article{Pfeifer2023, title = {CentralBankRoBERTa: A fine-tuned large language model for central bank communications}, journal = {The Journal of Finance and Data Science}, volume = {9}, pages = {100114}, year = {2023}, issn = {2405-9188}, doi = {https://doi.org/10.1016/j.jfds.2023.100114}, url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405918823000302}, author = {Moritz Pfeifer and Vincent P. Marohl}, }