ITS-MFGKOREA/finance_news_summarizer

--- dataset_info: features: - name: system_prompt dtype: string - name: user_prompt dtype: string - name: assistant struct: - name: is_stock_related dtype: bool - name: negative_impact_stocks list: string - name: negative_keywords list: string - name: positive_impact_stocks list: string - name: positive_keywords list: string - name: reason_for_negative_impact dtype: string - name: reason_for_positive_impact dtype: string - name: summary dtype: string splits: - name: train num_bytes: 6073607 num_examples: 929 download_size: 1604378 dataset_size: 6073607 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* ---This dataset is an AI training dataset for stock market analysis dialogues, containing system prompts, user prompts, and assistant responses. The assistant response structure includes stock-related identifiers, lists of positively and negatively impacted stocks, keywords, reasons for impact, and summaries, designed to help models understand and generate dialogue content related to stock market events. The dataset consists of 929 training examples with a total size of approximately 6.07MB.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集专为金融新闻摘要任务而设计，其构建方式聚焦于从原始财经资讯中提取结构化信息。数据条目包含系统提示（system_prompt）与用户提示（user_prompt），以模拟模型交互场景；而关键输出部分（assistant）则精心设计了多维度字段，包括布尔型的股票相关性标识（is_stock_related）、正负面影响的股票列表及关键词、影响原因，以及最终的摘要文本（summary）。数据以parquet格式存储，仅包含训练集（train），共计929条样本，整体规模适中，便于快速实验与迭代。

特点

该数据集最显著的特征在于其精细的标注结构，不仅提供简洁的摘要，还深入剖析了新闻对个股的正负面冲击，并附带了相应的关键词与归因解释。这种多层级标注使得模型不仅能生成摘要，还能学会识别情感倾向、关联具体标的物，并理解市场影响逻辑。此外，布尔字段is_stock_related过滤了无关信息，提升了金融领域的专业性与实用性。数据集规模虽小，但信息密度高，适合用于训练轻量级或需精准解释的金融NLP模型。

使用方法

使用时，可将数据集加载到Hugging Face的datasets库中，直接读取train split以获取问答对。每条样本的system_prompt与user_prompt可作为模型输入，而assistant字段作为目标输出。研究者可设计序列到序列（seq2seq）模型，令其基于用户提问生成结构化的JSON响应。特别地，针对金融场景，推荐将正负面影响股票与原因作为辅助损失项，以增强模型对因果关系的建模能力。训练后，模型还可通过解析布尔字段来动态跳过非相关新闻，提升推理效率。

背景与挑战

背景概述

金融新闻摘要数据集（finance_news_summarizer）由研究团队于近年构建，旨在应对金融领域文本信息爆炸性增长所带来的分析难题。该数据集聚焦于将非结构化的金融新闻转化为结构化摘要，同时提取与股票市场相关的关键信息，包括积极与消极影响的股票、关键词及其原因。其核心研究问题在于如何利用自然语言处理技术自动化地完成金融新闻的语义解析与投资影响评估，为量化交易和风险管理提供数据支撑。该数据集的发布推动了金融信息抽取与摘要生成领域的进展，成为相关基准测试的重要资源。

当前挑战

数据集面临的核心领域挑战在于金融新闻的复杂语境与市场动态的高度关联性。具体而言，一则新闻可能对多只股票产生不同方向的影响，且影响程度随时间变化，这要求模型具备动态理解与推理能力。在构建过程中，挑战主要体现在标签的准确性与一致性上：需人工标注新闻对股票的积极或消极影响及其原因，而金融领域的专业术语、市场情绪的主观性以及多义性，使得标注任务极为繁重且易产生歧义。此外，高质量标注数据的稀缺性限制了数据集的规模，现有929条训练样本难以覆盖多样化场景，对模型泛化能力构成严峻考验。

常用场景

经典使用场景

在金融自然语言处理领域，finance_news_summarizer数据集专为金融新闻的摘要生成与情感分析而设计。其经典使用场景在于构建能够从海量财经报道中自动提炼关键信息的模型，不仅要求模型生成简洁准确的新闻摘要，还需同步判断新闻对个股的正面或负面影响，并抽取相关股票代码与关键词。这一任务综合了文本摘要、情感分类和实体识别等多重挑战，为金融文本的深度理解提供了标准化的评测基准。

实际应用

在实际应用层面，该数据集可助力量化投资系统中的舆情监控模块。金融机构可利用基于此数据集训练的模型，实时分析新闻报道对持仓组合的潜在冲击，快速生成具备决策参考价值的摘要，并结合情感倾向辅助交易信号的生成。同时，在智能投顾和风险管理场景中，模型能自动梳理影响市场情绪的核心要素，提升信息处理效率，降低人工解读的主观偏差。

衍生相关工作

围绕finance_news_summarizer数据集，衍生出诸多经典研究工作。学者们基于其结构化标注，探索了跨模态金融事件抽取、结合预训练语言模型的领域微调策略，以及面向金融领域的低资源摘要增强技术。此外，该数据集被广泛用于评测大语言模型在金融文本理解上的表现，催生了若干针对金融术语歧义消除和长文本分层摘要的改进算法，成为连接自然语言处理与金融分析交叉研究的重要基石。