金融合规问答数据集_Financial_Compliance_Question_Answering_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：金融合规, 问答系统, 自然语言处理, 文本匹配, 信息检索, 知识图谱, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自金融领域合规文档的问答对数据，旨在支持金融合规领域的智能问答系统开发。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可视为反映当前金融合规政策及相关知识。
地理范围：数据未限定特定地理区域，但问题和文档内容可能涉及全球金融市场。
数据维度：包括问题（question）、相关文本片段（raw_text）、问题与文本片段的匹配程度（symbol，数值型，表示匹配程度或相关性）、以及最相关的文本片段（best_text_chunk）。数据集包含JSON格式的问答对文件（ObliQA_dev.json, ObliQA_test.json, ObliQA_train.json）和CSV格式的交叉编码器数据文件（cross_encoder_data.csv），以及用于模型训练和推理的PyTorch模型文件（encoder.pt, encoder_2.pt）。
数据格式：主要数据格式为JSON和CSV，其中CSV文件包含结构化的问答对信息，JSON文件包含更丰富的问答数据结构。此外，还包括用于统计的pickle文件（.pkl）和PyTorch模型文件（.pt）。
来源信息：数据来源于金融合规相关的公开文档和问答系统，已进行清洗和标注，以便用于模型训练和评估。
该数据集适合用于金融合规领域的问答系统、文本匹配、信息检索等研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、信息检索、问答系统等领域的学术研究，如基于Transformer的问答模型、文本相似度计算、信息抽取等。
行业应用：为金融科技公司、合规部门提供数据支持，应用于智能合规审查、合规风险预警、法规信息查询等系统。
决策支持：支持金融机构的合规风险管理和政策解读，辅助决策制定和流程优化。
教育和培训：作为金融科技、自然语言处理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解金融合规领域。
此数据集特别适合用于构建智能金融合规问答系统，提升信息检索效率和合规审查的自动化水平，从而帮助金融机构更好地管理合规风险。
