Датасет · takala
Финансовые предложения с тональностью
takala/financial_phrasebank
Около 5 тыс. английских предложений из финансовой сферы с метками positive, negative или neutral.
Что внутри
Коллекция из примерно 5000 предложений на английском языке, размеченных вручную по тональности: positive, negative или neutral. Аннотаторы оценивали предложения с точки зрения инвестора и влияния новости на цену акции. Данные относятся к финансовой и экономической тематике.
Что можно сделать
- Обучить или дообучить классификатор финансовой тональности
- Проверить LLM на classification финансовых новостей
- Сделать бенчмарк для sentiment analysis в финансах
- Задачи
- Классификация текста
- Языки
- Английский
- Размер
- 1K–10K записей
- Скачиваний за месяц
- 8,8 тыс.
- Лайков
- 292
Модели, обученные на нём
- mradermacher/SpydazWeb_AI_LCARS_Humanization_003-i1-GGUF 2,6 тыс.
- mradermacher/WORLD_ARCHIVES_II-GGUF 1,1 тыс.
- mradermacher/SpydazWeb_AI_LCARS_Humanization_003-GGUF 647
- beethogedeon/Modern-FinBERT-largeКлассификация текста 610
- AnkitAI/FinSense-ModernBERT-Financial-News-Sentiment-AnalysisКлассификация текста 581
- 9mark9/finbert-minilm-sentimentКлассификация текста 407
- mradermacher/_Spydaz_Web_LCARS_AdvancedHuman_Archive-GGUF 269
- mradermacher/LCARS_AI_001-GGUF 162
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("takala/financial_phrasebank")