FinLLMs|金融分析数据集|问答系统数据集

FinLLMs是由北京理工大学计算机科学与技术学院的研究团队开发的一个金融领域问答数据集，旨在通过大型语言模型生成金融问题解答数据。该数据集包含15,361个样本，涵盖文本和表格信息，用于训练和评估金融领域的数值推理模型。数据集的创建过程涉及收集常用金融公式，构建公式图，并利用GPT-3.5生成问答数据。FinLLMs数据集的应用领域主要是金融分析，旨在自动化复杂数值推理过程，提高决策质量。

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数据集介绍

构建方式

FinLLMs 数据集的构建基于大规模语言模型，通过收集常见的金融公式并构建变量图来实现。首先，编译一系列常见的金融公式，并根据这些公式中的变量构建一个图结构。随后，通过遍历图结构，将共享相同变量的公式合并为新的元素，从而扩展公式集。最后，利用 GPT-3.5 生成包含表格信息和长文本内容的金融问答数据，这些数据基于收集的公式集。

特点

FinLLMs 数据集的特点在于其能够自动生成大规模的金融问答数据，无需依赖人工标注，从而显著降低了数据标注成本。生成的数据集不仅包含表格信息，还涵盖了长文本内容，能够有效提升大规模数值推理模型在金融领域的性能。此外，数据集的生成过程确保了问题和答案的准确性，通过公式和 DSL 程序的直接应用，保证了答案的正确性。

使用方法

FinLLMs 数据集可用于训练和评估金融领域的数值推理模型。用户可以通过加载数据集中的表格和文本数据，结合相应的问答对进行模型训练。数据集中的每个问答对都附带了支持事实，这些事实可以用于模型的输入和推理过程。此外，数据集还提供了 DSL 程序，用户可以利用这些程序进行答案的计算和验证，确保模型的输出准确性。

背景与挑战

背景概述

FinLLMs，即金融推理数据集生成框架，由Ziqiang Yuan、Kaiyuan Wang等研究人员于2015年提出，旨在解决金融领域中包含表格和长文本的数值推理数据集创建的高成本问题。该数据集的核心研究问题是如何利用大型语言模型（LLMs）自动生成金融问答数据，以减少手动标注的成本。FinLLMs通过收集常见金融公式并构建基于这些公式的图结构，进一步利用GPT-3.5生成包含表格和文本的金融问答数据。该数据集的提出对金融领域的自动化决策和高质量数据生成具有重要影响，显著提升了数值推理模型的性能。

当前挑战

FinLLMs在构建过程中面临多项挑战。首先，金融领域的问答数据集构建需要高度专业化的标注人员，这增加了手动标注的成本和复杂性。其次，金融问答模型需要理解复杂的文本上下文和特定的会计实践，这要求标注人员不仅标注问题和答案，还需标注复杂的金融算术表达式。此外，自动生成问答数据在金融领域面临独特的挑战，如对数字和算术表达式的高精度要求。最后，数据合成过程中可能涉及隐私和安全风险，尤其是在金融领域，这需要严格的数据保护措施。

常用场景

经典使用场景

FinLLMs数据集的经典使用场景在于其能够自动生成包含表格和长文本的金融问答数据，这对于训练大规模数值推理模型在金融领域的应用至关重要。通过利用大型语言模型（如GPT-3.5），FinLLMs能够生成高质量的合成数据，这些数据不仅涵盖了复杂的金融公式，还能够模拟真实的金融报告和问答情境，从而为模型提供了丰富的训练资源。

解决学术问题

FinLLMs数据集解决了金融领域中手动标注数据成本高昂的问题，特别是在需要复杂数值推理的场景下。传统上，构建金融问答模型依赖于大量手工标注的问答对，这不仅耗时且成本高。FinLLMs通过自动生成数据，显著降低了这一成本，同时提高了数据的可扩展性和多样性，为金融领域的数值推理研究提供了新的可能性。

衍生相关工作

FinLLMs的提出激发了一系列相关研究工作，包括但不限于改进金融问答系统的模型架构、优化数据生成算法以及探索数据隐私保护技术。例如，一些研究者尝试将FinLLMs与其他金融数据集（如FinQA和TAT-QA）结合，以进一步提升模型的性能。此外，还有研究关注如何在生成数据的同时确保数据的安全性和隐私性，以满足金融行业的严格监管要求。