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SALT-NLP/FLUE-FiQA|金融数据集|自然语言处理数据集
收藏hugging_face2022-10-21 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/SALT-NLP/FLUE-FiQA
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链接失效反馈资源简介：
FLUE（金融语言理解评估）是一个综合且异构的基准，由五个不同的金融领域特定数据集构建而成。这些数据集涵盖了情感分类、情感分析、问答、新闻标题分类、命名实体识别和结构边界检测等任务。FiQA数据集包含corpus、queries和qrels文件，分别以.jsonl和.tsv格式存储，用于文档、查询和相关性判断的表示。
提供机构：
SALT-NLP
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- 名称: FLUE (Financial Language Understanding Evaluation)
数据集内容
- 类型: 综合性和异构性基准
- 构成: 由5个不同金融领域的数据集组成
数据集组成部分
-
情感分类:
- 数据集: Financial PhraseBank
- 链接: Financial PhraseBank
-
情感分析和问答:
- 数据集: FiQA 2018
- 链接: FiQA 2018
-
新闻标题分类:
- 数据集: Headlines
- 链接: Headlines
-
命名实体识别:
- 数据集: NER
- 链接: NER
-
结构边界检测:
- 数据集: FinSBD3
- 链接: FinSBD3
数据集结构
- FiQA数据集结构:
corpus文件:.jsonl格式，包含文档标识符、标题和文本。queries文件:.jsonl格式，包含查询标识符和查询文本。qrels文件:.tsv格式，包含查询ID、文档ID和分数。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
FLUE-FiQA数据集作为金融语言理解评估（FLUE）基准的一部分，整合了多个金融领域的数据集，旨在提供全面的金融文本理解能力评估。该数据集通过收集和整理来自不同金融文本源的语料，构建了一个包含文档、查询和相关度评分的结构化数据集。具体而言，数据集由三个主要文件组成：corpus文件以JSONL格式存储文档信息，queries文件记录查询内容，qrels文件则以TSV格式保存查询与文档之间的相关性评分。
特点
FLUE-FiQA数据集的特点在于其多样性和专业性。它不仅涵盖了金融领域的广泛文本类型，如新闻标题、金融报告和问答对，还通过精确的相关性评分机制，确保了数据的高质量和实用性。此外，数据集的构建遵循严格的格式标准，便于研究人员和开发者直接应用于模型训练和评估，特别是在金融文本的情感分析、问答系统和命名实体识别等任务中表现出色。
使用方法
使用FLUE-FiQA数据集时，研究人员可以通过加载corpus、queries和qrels文件，快速构建金融文本理解任务的数据管道。首先，利用corpus文件中的文档信息进行文本预处理和特征提取；其次，结合queries文件中的查询内容，设计适合的模型输入；最后，通过qrels文件中的相关性评分，评估模型在金融文本匹配和问答任务中的性能。该数据集可直接与Hugging Face平台上的预训练模型集成，为金融领域的自然语言处理研究提供强有力的支持。
背景与挑战
背景概述
FLUE-FiQA数据集是SALT-NLP团队开发的一个金融领域语言理解评估基准，旨在通过整合多个金融领域的数据集，推动金融文本分析技术的发展。该数据集构建于2018年，主要基于FiQA 2018数据集，涵盖了情感分析、问答系统等任务。FLUE-FiQA的创建标志着金融领域自然语言处理研究的一个重要里程碑，为研究人员提供了一个统一的评估平台，促进了金融文本分析模型的开发与优化。该数据集的出现不仅填补了金融领域语言理解任务的空白，还为金融科技领域的智能化应用提供了坚实的数据基础。
当前挑战
FLUE-FiQA数据集在解决金融领域语言理解问题时面临多重挑战。首先，金融文本具有高度的专业性和复杂性，术语繁多且语义多变，这对模型的语义理解能力提出了极高要求。其次，数据集的构建过程中，如何确保不同来源数据的质量与一致性是一个关键问题，尤其是在整合多个异构数据集时，数据格式的统一与标注的准确性成为主要障碍。此外，金融领域的动态性要求数据集能够及时更新以反映最新的市场信息，这对数据维护提出了持续性的挑战。这些问题的解决需要跨学科的合作与技术创新。
常用场景
经典使用场景
FLUE-FiQA数据集在金融领域的自然语言处理研究中扮演着重要角色，特别是在情感分析和问答系统方面。该数据集通过提供丰富的金融文本和查询对，使得研究人员能够训练和评估模型在理解和处理金融语言方面的能力。这种数据集的使用不仅限于学术研究，也广泛应用于金融科技公司的产品开发中，以提高自动化处理金融信息的能力。
衍生相关工作
基于FLUE-FiQA数据集，已经衍生出多项重要的研究工作，包括改进的金融文本情感分析模型和更高效的金融问答系统。这些研究不仅推动了金融领域自然语言处理技术的发展，也为相关领域的学术研究提供了新的视角和方法。例如，一些研究利用该数据集开发了新的深度学习模型，这些模型在理解复杂的金融术语和表达方面表现出色，极大地提升了金融文本处理的准确性和效率。
数据集最近研究
最新研究方向
在金融自然语言处理领域，SALT-NLP/FLUE-FiQA数据集的最新研究方向聚焦于提升金融文本的情感分析和问答系统的性能。随着金融市场的复杂性和数据量的增加，如何从海量的非结构化文本中提取有价值的信息成为了研究的热点。该数据集通过整合多种金融领域的数据，如情感分类、问答系统和命名实体识别，为研究者提供了一个全面的基准测试平台。近年来，基于深度学习的模型在该数据集上的应用取得了显著进展，特别是在处理金融术语和复杂句式方面。这些研究不仅推动了金融文本分析技术的发展，也为金融市场的实时监控和决策支持提供了强有力的工具。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
中国1km分辨率逐月平均气温数据集（1901-2024）
该数据为中国逐月平均温度数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。数据单位为0.1 ℃。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
SwimXYZ
SwimXYZ是由法国中央高等电力学院等机构创建的大型合成游泳动作和视频数据集，包含340万帧标注了2D和3D关节的图像，以及240个游泳动作序列。数据集通过使用GANimator生成多样化的游泳动作，并在Unity环境中模拟真实的水下环境。SwimXYZ旨在解决传统运动捕捉系统在游泳等水下运动中应用的局限性，特别是在缺乏标注数据的情况下。该数据集适用于游泳动作分析、2D和3D姿态估计等研究领域，有助于提升运动员训练和比赛表现的技术支持。
arXiv 收录
IMF International Financial Statistics (IFS)
国际货币基金组织（IMF）的国际金融统计（IFS）数据集提供了全球各国的金融和经济数据，包括货币供应、利率、国际收支、国际储备等。该数据集是研究国际金融和经济趋势的重要资源。
www.imf.org 收录
N-Caltech 101 (Neuromorphic-Caltech101)
The Neuromorphic-Caltech101 (N-Caltech101) dataset is a spiking version of the original frame-based Caltech101 dataset. The original dataset contained both a "Faces" and "Faces Easy" class, with each consisting of different versions of the same images. The "Faces" class has been removed from N-Caltech101 to avoid confusion, leaving 100 object classes plus a background class. The N-Caltech101 dataset was captured by mounting the ATIS sensor on a motorized pan-tilt unit and having the sensor move while it views Caltech101 examples on an LCD monitor as shown in the video below. A full description of the dataset and how it was created can be found in the paper below. Please cite this paper if you make use of the dataset.
Papers with Code 收录