Datasets:
File size: 7,861 Bytes
fe895d1 f83da5c fe895d1 7cf6558 f83da5c fe895d1 981a7e9 fe895d1 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 |
---
annotations_creators:
- machine. Although we scrapped web-sites and collected tags placed by the articles
authors, whether they had been labeled by human or machine stays unknown
language_creators:
- found
language:
- ru
license: apache-2.0
multilinguality:
- monolingual
size_categories:
- 100K<n<1M
source_datasets:
- original
task_categories:
- text-classification
- text-generation
- summarization
- time-series-forecasting
- tabular-regression
task_ids:
- sentiment-analysis
- sentiment-scoring
- multivariate-time-series-forecasting
dataset_info:
features:
- name: title
dtype: string
- name: body
dtype: string
- name: date
dtype: string
- name: time
dtype: string
- name: tags
dtype: string
- name: source
dtype: string
- name: __index_level_0__
dtype: int64
splits:
- name: train
num_bytes: 88798032.0
num_examples: 73564
- name: test
num_bytes: 22199508.0
num_examples: 18391
download_size: 42949844
dataset_size: 110997540.0
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
- split: test
path: data/test-*
---
# RussianFinancialNews
Датасет содержит 92,377 русскоязычных новостных статей на финансовую тематику, преимущественно про российский рынок ценных бумаг и российскую экономику. Набор данных может быть полезен для разных задач обработки естественного языка (NLP).
A dataset containing 92,377 samples of Russian financial news articles. Each sample includes metadata and content fields that are useful for various Natural Language Processing (NLP) tasks.
## Dataset Summary
RussianFinancialNews - коллекция новостных статей, опубликованных на сайтах федеральных российских СМИ, финансовых компаний, телеграм каналах: Финам, РБК, БКС ЭКСПРЕСС, РДВ, Т-Инвестиции, Т-Инвестиции-Аналитика. Датасет спроектирован для применения в задачах оценки тональности, извлечения ключевых слов. Датасет богат метаданными, включая дату и время публикации, что может быть полезно для применения в задачах прогнозирования финансовых временных рядов и построения алгоритмических торговых стратегий с применением мультимодальных подходов.
RussianFinancialNews is a collection of financial news articles published on Russian websites of federal Media and Financial Companies: Finam, RBC, BCS Express, RDV, T-Invest, T-Invest-Analytics. It is designed to facilitate tasks such as sentiment analysis, text summarization, and keyword extraction in the financial domain. The dataset is rich in metadata, including publication date and time, which one might find beneficial for financial time-serias forecasting and algotrading strategies designing based on multimodality.
## Supported Tasks and Leaderboards
Данный набор данных поддерживает:
- **Анализ тональности (Sentiment Analysis)**: Оценка тональности финансовых новостей.
- **Суммаризация текста (Text Summarization)**: Генерация кратких резюме финансовых новостей.
- **Извлечение ключевых слов (Keyword Extraction)**: Выделение релевантных ключевых слов или тикеров из текста новостей.
- **Адаптация к домену (Domain Adaptation)**: Обучение моделей, специализированных на финансовых текстах.
This dataset supports:
- **Sentiment Analysis**: Assess the sentiment of financial news articles.
- **Text Summarization**: Generate concise summaries of financial news articles.
- **Keyword Extraction**: Identify relevant keywords or tickers in the news.
- **Domain Adaptation**: Train models specialized in financial text.
## Languages
Датасет преимущественно на русском.
Аннотированные статьи с помощью моделей ChatGPT4o и LLama3:8b содержат размышления на английском.
The dataset is entirely in Russian (`ru`).
## Dataset Structure
### Поля данных:
- **title**: Заголовок новости (строка).
- **body**: Основной текст новости (строка).
- **date**: Дата публикации (строка, формат: YYYY-MM-DD).
- **time**: Время публикации (строка, формат: HH:MM).
- **tags**: Ключевые слова или тикеры, связанные с новостью (список строк).
- **source**: Источник новости (строка, одно из значений: rdv, bcs, finam, rbc, t-invest).
### Разделение данных:
В данный момент набор данных не содержит заранее определённых разбиений. Пользователи могут создавать собственные разбиения в зависимости от решаемых задач.
### Источники данных:
Данные были собраны путём парсинга финансовых новостей с следующих российских сайтов и Telegram-каналов:
- **RDV** — Telegram-канал.
- **BCS Express** — сайт компании BCS, представленный с двумя тегами источников: `bcs` и `bcs_tech`.
- **Finam** — сайт компании Finam.
- **RBC** — федеральное медиа.
- **T-Invest** — Telegram-канал российского банка Т-Банк, представленный с двумя тегами: `t-invest` и `t-analytic`.
Data Fields:
- **title**: The title of the news article (string).
- **body**: The main text of the news article (string).
- **date**: The publication date (string, format: YYYY-MM-DD).
- **time**: The publication time (string, format: HH:MM).
- **tags**: Keywords or tickers associated with the article (list of strings).
- **source**: The originating website (string, one of rdv, bcs, finam, rbc, t-invest).
Data Splits:
Currently, the dataset does not include predefined splits. Users can create their own splits based on their tasks.
The dataset was collected by scraping financial news from the following Russian websites / telegram-channels:
- **RDV** - a telegram channel
- **BCS Express** - a website of BCS - presented with two source tags: 'bcs' and 'bcs_tech'
- **Finam** - a website of Finam
- **RBC** - federal media
- **T-Invest** - telegram channel of Russian Bank T-Bank, presented with two tags: 't-invest' and 't-analytic'
## Citation Information:
@dataset{russian_financial_news_2024,
title={RussianFinancialNews},
author={Kasymkhan K.},
year={2024},
note={https://huggingface.co/datasets/Kasymkhan/RussianFinancialNews}
}
### Data Instances
A typical instance in JSON format:
```json
{
"title": "Цены на нефть выросли",
"body": "Цены на нефть марки Brent выросли на 2% после заявления ОПЕК.",
"date": "2023-07-12",
"time": "15:32",
"tags": ["Brent", "ОПЕК", "нефть"],
"source": "rbc"
}
|