金融领域问答与文本摘要数据集_Financial_Question_Answering_and_Text_Summarization
数据来源：互联网公开数据
标签：金融, 问答系统, 文本摘要, 知识检索, 信息抽取, 机器学习, 自然语言处理, 文本分析
数据概述：
该数据集包含金融领域内的问答对以及相关文本摘要，旨在支持金融信息检索、问答系统构建和文本分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，但内容涉及2023年及之前的金融事件和公司业绩。
地理范围：数据内容主要关注美国市场，涉及上市公司如PACCAR Inc (PCAR)和Tesla等。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
question：用户提出的金融领域问题。
raw_text：与问题相关的原始文本，通常来自公司报告、新闻报道等。
best_text_chunk：从raw_text中提取的，与问题最相关的文本片段。
best_text_chunk_id：best_text_chunk在原始文本中的标识符。
ID：提交文件的唯一标识符。
answer_id：问题的答案标识符。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_distilled.csv（训练数据）和submission2.csv（提交文件）。另外，还包含预训练的sentence-transformers模型权重文件（.pth）。
来源信息：数据来源于金融新闻、公司报告等公开信息，并经过处理和标注，用于问答和文本摘要任务。
该数据集适合用于金融领域的信息检索、问答系统、文本摘要等研究和应用。
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：适用于金融文本分析、问答系统构建、信息抽取等领域的学术研究，如基于深度学习的问答模型、文本摘要算法研究等。
行业应用：可以为金融科技公司、投资机构等提供数据支持，尤其是在智能投顾、财经新闻分析、市场情报收集等领域。
决策支持：支持金融分析师、投资顾问等进行信息检索和决策制定，提高信息处理效率。
教育和培训：作为自然语言处理、金融科技等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解金融文本分析和问答系统构建。
此数据集特别适合用于探索金融领域信息的自动处理与理解，帮助用户实现对金融信息的快速检索、摘要和分析，从而提升决策效率和信息获取的准确性。
