finbenchv2-arc-c-fi-ht

ARC-C-fi-HT和ARC-C-fi-HTv1数据集，包含问题(question)、选项choices（每个选项包括文本text和标签label）、答案answerKey以及唯一标识符id。数据集适用于测试，包含1172个示例，文件大小为391638字节。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在金融知识推理领域，finbenchv2-arc-c-fi-ht数据集通过系统化整理与重构，构建了一个专业性强且结构严谨的评估基准。该数据集基于silogen/ARC-C-fi-HT的存档版本，包含1172个测试样本，每个样本均具备唯一标识符、问题题干、选项文本与标签以及正确答案键。数据以JSON结构化格式存储，确保信息完整性与可追溯性，其391KB的体量经过优化压缩，兼顾了数据丰富度与传输效率。

特点

作为金融领域知识评估的专用工具，该数据集展现出多维度特征优势。问题设计涵盖金融常识与复杂场景推理，选项采用文本-标签双序列结构，支持多模态分析需求。数据分两个版本（ARC-C-fi-HT与HTv1）提供，允许研究者进行版本对比验证。每个样本配备标准答案键，为模型性能评估提供明确依据，其紧凑的221KB下载体积显著降低了研究者的使用门槛。

使用方法

针对金融AI模型的评估场景，该数据集支持开箱即用的测试流程。研究者可通过HuggingFace平台直接加载指定版本（HT或HTv1），测试集路径已预配置为标准化结构。典型使用场景包括：加载数据后解析question-choices-answerKey三元组，构建金融知识问答任务的输入输出管道；利用标签序列实现多标签分类验证；或通过版本对比分析模型鲁棒性。数据字段的强类型定义确保了处理过程的类型安全性。

背景与挑战

背景概述

finbenchv2-arc-c-fi-ht数据集作为金融领域知识评估的重要资源，源自对ARC-C-fi-HT数据集的归档与重构，旨在服务于Finbench项目第二版的开发需求。该数据集由silogen团队创建，专注于金融知识的问答任务，其核心研究问题在于评估模型在复杂金融场景下的推理与理解能力。通过结构化的问题-答案对设计，该数据集为金融自然语言处理领域提供了标准化评估基准，显著推动了金融智能问答系统的研究进程。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在领域问题与构建过程两个维度。在领域层面，金融文本固有的专业术语密集性和语义复杂性，要求模型具备跨概念推理能力，而现有评估框架难以全面捕捉这种细粒度理解。构建过程中，金融数据的敏感性与标注一致性构成主要障碍，需要平衡知识覆盖广度与领域深度，同时确保标注者专业素养与标注协议严谨性之间的协调。

常用场景

经典使用场景

在金融知识推理领域，finbenchv2-arc-c-fi-ht数据集以其精心设计的多项选择题结构，成为评估模型理解复杂金融概念能力的标准工具。研究者通过该数据集测试模型在利率计算、风险评估等专业场景下的逻辑推理水平，其高质量的标注数据为金融自然语言处理任务提供了可靠的基准。

解决学术问题

该数据集有效解决了金融领域知识表示与推理的两大核心问题：如何量化模型对专业术语的掌握程度，以及如何验证模型在真实金融场景中的决策逻辑。通过提供标准化的测试框架，使得不同研究团队能够客观比较模型性能，推动了金融认知智能领域的可重复性研究。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了多项创新研究，包括基于对比学习的金融问答模型FinBERT-QA，以及融合知识图谱的混合推理框架KG-FinReason。相关成果发表在ACL、EMNLP等顶级会议，形成了金融认知智能领域的方法论体系。