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metadata

dataset_info:
  features:
    - name: conversation_id
      dtype: string
    - name: conversations
      list:
        - name: from
          dtype: string
        - name: value
          dtype: string
  splits:
    - name: test
      num_bytes: 333061
      num_examples: 944
  download_size: 109275
  dataset_size: 333061
configs:
  - config_name: default
    data_files:
      - split: test
        path: data/test-*
license: mit
language:
  - ko

en-fpb-ko

데이터 설명

• en-fpb-ko 데이터는 금융 뉴스로부터의 문장을 '긍정', '중립', '부정' 중 하나로 분류하는 감성 분류 (sentiment analysis) 데이터셋입니다. 입력값으로는 text만 주어집니다.

• 한국어 데이터를 생성하기 위해, 먼저 사내 언어 번역 모델인 Allganize Translator를 활용하여 ChanceFocus/en-fpb의 test set을 한국어로 번역하였습니다. 오역된 데이터를 직접 제거하였고, 그 결과 944개의 평가 데이터가 생성되었습니다.

데이터 출처

• ChanceFocus/en-fpb

데이터 예시

{
  'conversation_id': 'fpb3876',
  'conversations': array([
    {
      'from': 'human',
      'value': '''금융 뉴스 기사에서 발췌한 이 문장의 정서를 분석하세요. 부정, 긍정 또는 중립 중 하나로 답을 제시하세요.
              텍스트: 회사 간의 오랜 협력 관계를 확대하는 새로운 계약에는 Larox에서 Etteplan으로 특정 엔지니어링 및 문서 기능의 이전이 포함됩니다.
              정답:'''
    },
    {
      'from': 'gpt',
      'value': '긍정'
    }
  ], dtype=object)
}