基于大模型的公司声誉一致性自动研判数据集

本数据集基于微调后大语言模型，评估上市公司多个维度的客观和主观声誉分数。具体内容包括：客观公司声誉，基于上市公司新闻的文本输出生成；主观公司声誉，基于上市公司年报内容的文本输出生成；声誉一致性，通过比较新闻和年报的各维度声誉分数，得到各维度声誉一致性，进一步计算行业和市场的整体声誉一致性。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集采用微调后的大语言模型，对上市公司进行多维度的客观与主观声誉评估，具体包含基于新闻文本生成的客观声誉、基于年报内容生成的主观声誉，并通过对比两者各维度一致性得出整体声誉一致性结果。数据集由复旦大学提供，共13个文件，总数据量22.47MB，涵盖PDF、CSV、DOCX格式，服务于证券市场声誉舆情研究。