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77万条金融问答的数据集合.rar

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简介:
本数据集包含77万条金融领域的问答记录,涵盖投资理财、股票分析等多个方面,为研究者和开发者提供丰富的资源以改进自然语言处理技术在金融科技的应用。 想查看77万条金融行业问答数据的建议是使用notepad++打开。

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  • 77.rar
    优质
    本数据集包含77万条金融领域的问答记录,涵盖投资理财、股票分析等多个方面,为研究者和开发者提供丰富的资源以改进自然语言处理技术在金融科技的应用。 想查看77万条金融行业问答数据的建议是使用notepad++打开。
  • .zip
    优质
    本资料集包含大量关于金融领域的问答对,旨在为研究者和开发者提供一个全面且详实的数据资源库,以支持金融知识图谱构建、智能客服系统训练等应用。 金融行业问答数据集.zip包含了与金融相关的问答内容集合。
  • 银行(4).rar
    优质
    本资源为《银行问答数据集》,包含四万余条问题及答案对,涵盖银行业务常见咨询与解答,适用于智能客服系统训练。 自然语言处理数据集包含近四万条银行问答数据,适用于问答系统的智能实验。
  • 联通(20).rar
    优质
    该资料包包含一个大型中国联通服务相关的问答数据集,共计20万条记录。适用于客户服务、自然语言处理及机器学习研究。 自然语言处理数据集包含20多万条联通问答数据。建议使用notepad++打开查看数据。
  • 10000保险.rar
    优质
    本数据集包含超过一万个关于保险领域的常见问题及其答案,旨在帮助用户更好地理解保险相关知识,适用于保险教育、客服系统训练及自然语言处理研究。 自然语言处理数据集包含近万条保险行业的问答记录,适用于FAQ问答系统的分析。
  • 40000法律.rar
    优质
    本数据集包含40000条涵盖各类法律问题与解答的记录,旨在为法学研究、智能法律咨询系统开发等领域提供详实的信息支持。 自然语言处理数据集包含近四万条法律问答数据,适用于构建问答系统的相关人工智能实验。
  • 百度超百记录
    优质
    该数据集包含超过一百万条百度问答平台上的用户提问与回答记录,内容涵盖广泛的主题领域,为研究者提供了宝贵的语料资源。 自己整理了一些高质量的百度问答数据集。
  • CSV格式欺诈检测含104+记录
    优质
    本数据集包含超过104万条记录,采用CSV格式存储,专为金融欺诈检测设计,涵盖多种交易类型与特征信息,助力模型训练及算法优化。 该数据集展示了移动货币交易的全面表示,并经过精心设计以反映现实世界金融活动中的复杂性以及欺诈行为的研究目的。此数据来源于名为PaySim的模拟器,利用了非洲某国实际财务日志中汇总的数据来填补公开可用金融数据集中用于检测欺诈研究方面的空白。它涵盖了多种类型的交易,包括现金存入、兑现输出、借记、支付和转账等,并为评估各种欺诈检测方法提供了一个全面的环境。 **数据集结构** - **step:** 表示现实世界中的时间单位,1 步等于 1 小时;整个模拟历时744步,相当于30天。 - **type:** 包括CASH-IN、CASH-OUT、BIT-OUT、PAYMENT 和 TRANSFER等交易类型。 - **amount:** 表示以当地货币单位表示的每笔交易金额。 - **nameOrig:** 发起该笔交易的客户名称。 - **oldbalanceOrg:** 代表发起方在进行特定操作前账户中的余额。 - **newbalanceOrig:** 指的是执行完相关操作后,发起方账户的新余额。 - **nameDest:** 接收这笔交易的客户的标识符(或称目的地)。 - **oldbalanceDest:** 表示接收方在收到资金前的账户余额。对于以M表示商家身份的客户而言,此字段不适用。 - **newbalanceDest:** 收到转账后的新收款人账户余额;同样地,如果交易涉及的是一个标识为“M”的实体,则该信息不被提供。 - **isFraud:** 标识由欺诈代理执行的那些企图通过诸如提现或转移等操作来耗尽客户资金的行为。 - **isFlaggedFraud:** 用于标记账户间未经授权的大额转账行为,任何单笔金额超过20万单位货币的交易都被视为非法。
  • 保险行业自然语言处理.rar
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    本数据集包含近万条关于保险行业的问答记录,涵盖了用户咨询、理赔流程及产品介绍等多个方面,适用于自然语言处理技术的研究与应用。 自然语言处理数据集包含近万条保险行业的问答数据,适用于FAQ问答系统的分析。
  • 微博.rar
    优质
    该数据集包含来自新浪微博的十万条评论或话题讨论内容,旨在为社交媒体研究、自然语言处理及用户行为分析等提供丰富的语料资源。 我们收集了103个微博用户的原创微博数据,截止日期为2019年8月。每个用户的数据以CSV文件的形式存储,并且根据性别(48位女性和55位男性)分别存放于不同的文件夹中。每条记录包含以下信息:id、微博正文、原始图片URL、原始视频URL、发布日期、发布工具、点赞数、评论数、转发数、话题以及@用户。整个数据集包括超过十多万条微博,可以用于性别分类等自然语言处理任务的数据分析和研究工作。