数据集"cqadupstack"的数据卡片

数据集摘要

这是fiqa的预处理版本，以便通过huggingface轻松使用。原始数据集可以在 here 找到。

自然语言处理（NLP）技术和资源的日益成熟正在彻底改变许多依赖大规模分析非结构化数据的应用领域的格局。金融领域依赖于对多个非结构化和结构化数据源的解释，并且需要快速和全面的决策，因此已经成为推动NLP、Web挖掘和信息检索（IR）技术实验的主要领域。此挑战侧重于推进面向方面的情感分析和基于意见的金融问题回答的最新技术。

数据集结构

数据实例

"train"的示例如下所示。

{
    "question": "How does a 2 year treasury note work?",
    "answer": "Notes and Bonds sell at par (1.0). When rates go up, their value goes down. When rates go down, their value goes up. ..."
}

数据字段

所有拆分数据字段相同。

• question : 一个 字符串 特征。
• answer : 一个 字符串 特征。

额外信息

许可信息

此数据集根据 CC BY-NC 许可证分发，可供非商业和学术用途免费访问。