
# Dataset Card for Dataset Name

## Dataset Description

本数据集包含八项中文金融自然语言处理基准任务，分别为金融新闻摘要(FinNA)、金融新闻公告事件问答(FinQA)、金融新闻分类(FinNL)、金融新闻关系抽取(FinRE)、金融社交媒体文本情绪分类(FinNE)、金融负面消息及其主体判定(FinNSP)、金融因果事件抽取(FinCQA)、金融事件主体抽取(FinESE)。

![数据来源](https://github.com/ssymmetry/BBT-FinCUGE-Applications)

## Dataset Structure

（1）FinNA

金融新闻摘要数据集。输入一段金融新闻，需要模型生成一句话摘要。其中训练集包含24000条数据，验证集包含3000条数据。

```json
{
  "instruction": "根据以下新闻生成摘要。",
  "input": "天宇股份公告，预计2021年半年度归属于上公司股东的净利润1.7亿元-2.3亿元，同比下降39.68%-55.41%。公司主营产品沙坦类原料药受低端市场激烈竞争影响，原料药销售价格较去年同期下降；子公司山东昌邑一期项目和京圣药业生产基地建设完成，进入试生产阶段和达产阶段，产能利用率没有完全释放，生产成本阶段性较高等原因导致报告期毛利率较上年同期下降。",
  "output": "天宇股份：半年度净利润预降40%-55%"
}
```



（2）FinQA

金融新闻公告事件问答数据集。由DuEE-fin数据集转化得到。输入一段金融新闻或公告，和一个与文本中发生的事件有关的问题，需要模型根据文本生成问题答案。问题的范围包含文本中包含的事件类型，以及某个事件对应的发生时间和人物等要素；答案为问题对应的文本中的事件类型或事件要素的列表。其中训练集包含16000条数据，验证集包含2000条数据。

```json
{
  "instruction": "新城悦服务股份回购事件对应的每股交易价格是什么？原标题：新城悦“自救”：1064万港元回购公司190万股股份    来源：新浪乐居 \
7月8日，新城悦服务（01755.hk）发布公告称，公司于今日回购190万股普通股票，占据现有已发行股份的0.23171%。回购股份每股付出价格区间为5.30港元至5.83港元，付出总额为1064万港元。 \
值得注意的是，新城控股(28.500,1.52,5.63%)董事长涉嫌猥亵儿童被刑拘事件发生后第四个交易日（7月8日），新城悦服务股价开始回升，收涨12.20%。 \
据悉，新城控股董事长涉嫌猥亵儿童被刑拘事件发生第三个交易日（7月5日），新城系港股上市房企市值共蒸发约256亿港元。截至7月5日收盘，新城发展（01030.HK）收于6.71港元\/股，市值自事件发生后减少227.11亿港元；新城悦（01755.HK）收于5.08港元\/股，市值自事件发生后减少28.86亿港元。",
  "input": "",
  "output": "5.30港元至5.83港元"
}
```



（3）FinNL

金融新闻分类数据集。对于给出的金融新闻，需要模型将其多标签分类到可能的十五种类别，类别包括公司、行业、大盘、国际、经济、政策、政治、期货、债券、房地产、外汇、虚拟货币、新冠、能源和其它。其中训练集包含8000条数据，验证集包含1000条数据。

```json
{
  "instruction": "新城悦服务股份回购事件对应的每股交易价格是什么？原标题：新城悦“自救”：1064万港元回购公司190万股股份    来源：新浪乐居 \
7月8日，新城悦服务（01755.hk）发布公告称，公司于今日回购190万股普通股票，占据现有已发行股份的0.23171%。回购股份每股付出价格区间为5.30港元至5.83港元，付出总额为1064万港元。 \
值得注意的是，新城控股(28.500,1.52,5.63%)董事长涉嫌猥亵儿童被刑拘事件发生后第四个交易日（7月8日），新城悦服务股价开始回升，收涨12.20%。 \
据悉，新城控股董事长涉嫌猥亵儿童被刑拘事件发生第三个交易日（7月5日），新城系港股上市房企市值共蒸发约256亿港元。截至7月5日收盘，新城发展（01030.HK）收于6.71港元\/股，市值自事件发生后减少227.11亿港元；新城悦（01755.HK）收于5.08港元\/股，市值自事件发生后减少28.86亿港元。",
  "input": "",
  "output": "5.30港元至5.83港元"
}
```



（4）FinRE

金融新闻关系抽取数据集。对于给出的金融新闻和头实体-尾实体对，需要模型分类实体对的关系到包含空关系的44种关系类别，包含拥有、持股、竞争、收购、交易、合作、减持等财经金融领域的特有关系类别。其中训练集包含7454条数据，验证集包含1489条数据。

```json
{
  "instruction": "根据以下文本，描述以下两个实体东方航空和上航之间的关系。",
  "input": "东方航空AH股临时停牌传将与上航合并",
  "output": "合并"
}
```



（5）FinFE

金融社交媒体文本情绪分类数据集。对于给出的金融社交媒体文本，需要模型分类该文本的情绪为消极-中性-积极三种类别。其中训练集包含8000条数据，验证集包含1000条数据。

```json
{
  "instruction": "这个文本的情感倾向是积极、消极还是中性的。",
  "input": "补仓补的心力憔悴",
  "output": "该文本情感是消极的。"
}
```



（6）FinNSP

金融负面消息及其主体判定数据集。对于给出的金融新闻或社交媒体文本及其中包含的实体，需要模型判断该文本中是否包含有针对某个实体的负面消息，并指出负面消息的主体是哪个实体。其中训练集包含4800条数据，验证集包含600条数据。

```json
{
  "instruction": "识别以下内容中的负面金融实体信息。",
  "input": "11月5日，警方对众车在线涉嫌非法吸收公众存款案立案侦查",
  "output": "文中包含的负面主体：众车在线。"
}
```



（7）FinCQA

金融因果事件抽取数据集。因果事件抽取专注于在文本中识别出具有因果关系的两个事件及其事件参数，并将其整理为机构化数据。该数据集的因果事件数据集包含对大宗商品领域的因果事件识别，识别的事件类型包括台风/地震，供给增加/减少，需求增加/减少，价格上升/下降等可能为原因和结果事件及其对应关系和对应的产品、地区等参数 。其中训练集包含21965条数据，验证集包含2741条数据。

```json
{
  "instruction": "下文中有哪些因果事件？铁矿：中长期，今年铁矿供需格局明显改善，巴西矿难及飓风对发运的影响，导致铁矿石全年供应走低",
  "input": "",
  "output": "台风导致供给减少"
}
```



（8）FinESE

金融事件主体抽取数据集。从真实的新闻语料中，抽取特定事件类型的主体。其中训练集包含11752条数据，验证集包含1464条数据。

```json
{
  "instruction": "分析以下新闻，抽取资金账户风险事件相关的主体信息。",
  "input": "金一文化违规减持仅””罚酒三杯””未来减持或””仍不手软””雅虎承认发生大规模数据泄露 2亿账户信息被盗科远股份(002380)股东减持202万股套现5989万",
  "output": "所属资金账户风险事件的金融主体是雅虎。"
}
```
task_categories:question-answering size_categories:100K<n<1M language:zh license:apache-2.0 finance region:us
{"language": ["zh"], "license": "apache-2.0", "size_categories": ["100K<n<1M"], "task_categories": ["question-answering"], "pretty_name": "s", "dataset_info": {"features": [{"name": "task", "dtype": "string"}, {"name": "desc", "dtype": "string"}, {"name": "instruction", "dtype": "string"}, {"name": "input", "dtype": "string"}, {"name": "output", "dtype": "string"}], "splits": [{"name": "train", "num_bytes": 62215078, "num_examples": 123137}, {"name": "eval", "num_bytes": 7548859, "num_examples": 15167}], "download_size": 32078572, "dataset_size": 69763937}, "tags": ["finance"]}
TAGS
#task_categories-question-answering #size_categories-100K<n<1M #language-Chinese #license-apache-2.0 #finance #region-us 


# Dataset Card for Dataset Name

## Dataset Description

本数据集包含八项中文金融自然语言处理基准任务，分别为金融新闻摘要(FinNA)、金融新闻公告事件问答(FinQA)、金融新闻分类(FinNL)、金融新闻关系抽取(FinRE)、金融社交媒体文本情绪分类(FinNE)、金融负面消息及其主体判定(FinNSP)、金融因果事件抽取(FinCQA)、金融事件主体抽取(FinESE)。

!数据来源

## Dataset Structure

（1）FinNA

金融新闻摘要数据集。输入一段金融新闻，需要模型生成一句话摘要。其中训练集包含24000条数据，验证集包含3000条数据。





（2）FinQA

金融新闻公告事件问答数据集。由DuEE-fin数据集转化得到。输入一段金融新闻或公告，和一个与文本中发生的事件有关的问题，需要模型根据文本生成问题答案。问题的范围包含文本中包含的事件类型，以及某个事件对应的发生时间和人物等要素；答案为问题对应的文本中的事件类型或事件要素的列表。其中训练集包含16000条数据，验证集包含2000条数据。





（3）FinNL

金融新闻分类数据集。对于给出的金融新闻，需要模型将其多标签分类到可能的十五种类别，类别包括公司、行业、大盘、国际、经济、政策、政治、期货、债券、房地产、外汇、虚拟货币、新冠、能源和其它。其中训练集包含8000条数据，验证集包含1000条数据。





（4）FinRE

金融新闻关系抽取数据集。对于给出的金融新闻和头实体-尾实体对，需要模型分类实体对的关系到包含空关系的44种关系类别，包含拥有、持股、竞争、收购、交易、合作、减持等财经金融领域的特有关系类别。其中训练集包含7454条数据，验证集包含1489条数据。





（5）FinFE

金融社交媒体文本情绪分类数据集。对于给出的金融社交媒体文本，需要模型分类该文本的情绪为消极-中性-积极三种类别。其中训练集包含8000条数据，验证集包含1000条数据。





（6）FinNSP

金融负面消息及其主体判定数据集。对于给出的金融新闻或社交媒体文本及其中包含的实体，需要模型判断该文本中是否包含有针对某个实体的负面消息，并指出负面消息的主体是哪个实体。其中训练集包含4800条数据，验证集包含600条数据。





（7）FinCQA

金融因果事件抽取数据集。因果事件抽取专注于在文本中识别出具有因果关系的两个事件及其事件参数，并将其整理为机构化数据。该数据集的因果事件数据集包含对大宗商品领域的因果事件识别，识别的事件类型包括台风/地震，供给增加/减少，需求增加/减少，价格上升/下降等可能为原因和结果事件及其对应关系和对应的产品、地区等参数 。其中训练集包含21965条数据，验证集包含2741条数据。





（8）FinESE

金融事件主体抽取数据集。从真实的新闻语料中，抽取特定事件类型的主体。其中训练集包含11752条数据，验证集包含1464条数据。


# Dataset Card for Dataset Name ## Dataset Description

本数据集包含八项中文金融自然语言处理基准任务，分别为金融新闻摘要(FinNA)、金融新闻公告事件问答(FinQA)、金融新闻分类(FinNL)、金融新闻关系抽取(FinRE)、金融社交媒体文本情绪分类(FinNE)、金融负面消息及其主体判定(FinNSP)、金融因果事件抽取(FinCQA)、金融事件主体抽取(FinESE)。

!数据来源 ## Dataset Structure

（1）FinNA

金融新闻摘要数据集。输入一段金融新闻，需要模型生成一句话摘要。其中训练集包含24000条数据，验证集包含3000条数据。





（2）FinQA

金融新闻公告事件问答数据集。由DuEE-fin数据集转化得到。输入一段金融新闻或公告，和一个与文本中发生的事件有关的问题，需要模型根据文本生成问题答案。问题的范围包含文本中包含的事件类型，以及某个事件对应的发生时间和人物等要素；答案为问题对应的文本中的事件类型或事件要素的列表。其中训练集包含16000条数据，验证集包含2000条数据。





（3）FinNL

金融新闻分类数据集。对于给出的金融新闻，需要模型将其多标签分类到可能的十五种类别，类别包括公司、行业、大盘、国际、经济、政策、政治、期货、债券、房地产、外汇、虚拟货币、新冠、能源和其它。其中训练集包含8000条数据，验证集包含1000条数据。





（4）FinRE

金融新闻关系抽取数据集。对于给出的金融新闻和头实体-尾实体对，需要模型分类实体对的关系到包含空关系的44种关系类别，包含拥有、持股、竞争、收购、交易、合作、减持等财经金融领域的特有关系类别。其中训练集包含7454条数据，验证集包含1489条数据。





（5）FinFE

金融社交媒体文本情绪分类数据集。对于给出的金融社交媒体文本，需要模型分类该文本的情绪为消极-中性-积极三种类别。其中训练集包含8000条数据，验证集包含1000条数据。





（6）FinNSP

金融负面消息及其主体判定数据集。对于给出的金融新闻或社交媒体文本及其中包含的实体，需要模型判断该文本中是否包含有针对某个实体的负面消息，并指出负面消息的主体是哪个实体。其中训练集包含4800条数据，验证集包含600条数据。





（7）FinCQA

金融因果事件抽取数据集。因果事件抽取专注于在文本中识别出具有因果关系的两个事件及其事件参数，并将其整理为机构化数据。该数据集的因果事件数据集包含对大宗商品领域的因果事件识别，识别的事件类型包括台风/地震，供给增加/减少，需求增加/减少，价格上升/下降等可能为原因和结果事件及其对应关系和对应的产品、地区等参数 。其中训练集包含21965条数据，验证集包含2741条数据。





（8）FinESE

金融事件主体抽取数据集。从真实的新闻语料中，抽取特定事件类型的主体。其中训练集包含11752条数据，验证集包含1464条数据。
TAGS
#task_categories-question-answering #size_categories-100K<n<1M #language-Chinese #license-apache-2.0 #finance #region-us 
 # Dataset Card for Dataset Name ## Dataset Description

本数据集包含八项中文金融自然语言处理基准任务，分别为金融新闻摘要(FinNA)、金融新闻公告事件问答(FinQA)、金融新闻分类(FinNL)、金融新闻关系抽取(FinRE)、金融社交媒体文本情绪分类(FinNE)、金融负面消息及其主体判定(FinNSP)、金融因果事件抽取(FinCQA)、金融事件主体抽取(FinESE)。

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（1）FinNA

金融新闻摘要数据集。输入一段金融新闻，需要模型生成一句话摘要。其中训练集包含24000条数据，验证集包含3000条数据。





（2）FinQA

金融新闻公告事件问答数据集。由DuEE-fin数据集转化得到。输入一段金融新闻或公告，和一个与文本中发生的事件有关的问题，需要模型根据文本生成问题答案。问题的范围包含文本中包含的事件类型，以及某个事件对应的发生时间和人物等要素；答案为问题对应的文本中的事件类型或事件要素的列表。其中训练集包含16000条数据，验证集包含2000条数据。





（3）FinNL

金融新闻分类数据集。对于给出的金融新闻，需要模型将其多标签分类到可能的十五种类别，类别包括公司、行业、大盘、国际、经济、政策、政治、期货、债券、房地产、外汇、虚拟货币、新冠、能源和其它。其中训练集包含8000条数据，验证集包含1000条数据。





（4）FinRE

金融新闻关系抽取数据集。对于给出的金融新闻和头实体-尾实体对，需要模型分类实体对的关系到包含空关系的44种关系类别，包含拥有、持股、竞争、收购、交易、合作、减持等财经金融领域的特有关系类别。其中训练集包含7454条数据，验证集包含1489条数据。





（5）FinFE

金融社交媒体文本情绪分类数据集。对于给出的金融社交媒体文本，需要模型分类该文本的情绪为消极-中性-积极三种类别。其中训练集包含8000条数据，验证集包含1000条数据。





（6）FinNSP

金融负面消息及其主体判定数据集。对于给出的金融新闻或社交媒体文本及其中包含的实体，需要模型判断该文本中是否包含有针对某个实体的负面消息，并指出负面消息的主体是哪个实体。其中训练集包含4800条数据，验证集包含600条数据。





（7）FinCQA

金融因果事件抽取数据集。因果事件抽取专注于在文本中识别出具有因果关系的两个事件及其事件参数，并将其整理为机构化数据。该数据集的因果事件数据集包含对大宗商品领域的因果事件识别，识别的事件类型包括台风/地震，供给增加/减少，需求增加/减少，价格上升/下降等可能为原因和结果事件及其对应关系和对应的产品、地区等参数 。其中训练集包含21965条数据，验证集包含2741条数据。





（8）FinESE

金融事件主体抽取数据集。从真实的新闻语料中，抽取特定事件类型的主体。其中训练集包含11752条数据，验证集包含1464条数据。
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#task_categories-question-answering #size_categories-100K<n<1M #language-Chinese #license-apache-2.0 #finance #region-us 
# Dataset Card for Dataset Name## Dataset Description

本数据集包含八项中文金融自然语言处理基准任务，分别为金融新闻摘要(FinNA)、金融新闻公告事件问答(FinQA)、金融新闻分类(FinNL)、金融新闻关系抽取(FinRE)、金融社交媒体文本情绪分类(FinNE)、金融负面消息及其主体判定(FinNSP)、金融因果事件抽取(FinCQA)、金融事件主体抽取(FinESE)。

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