Datasets:

taetae030
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fin-term-instruct

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license: apache-2.0
tags:
- korean
- finance
- chatbot
- instruction
- question-answering
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# 📘 fin-term-instruct: 한국어 금융 용어 질의응답 데이터셋
`fin-term-instruct`는 **한국어 금융 용어 설명에 특화된 instruct-style 질문-응답 데이터셋**입니다.  
Meta의 LLaMA 시리즈 등 대형 언어모델(LLM)을 한국어 금융 챗봇으로 튜닝하기 위해 구축되었습니다.

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## 📦 원본 출처: AI 허브
이 데이터는 AI 허브의 **"금융·법률 문서 기계독해 데이터"**를 기반으로 구축하였습니다.

- 📂 원본 주소: [AI 허브 – 금융·법률 문서 기계독해 데이터](https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=71610)
- **데이터 구축년도**: 2022년
- **총 구축량**: 400,000건
- **데이터 형식**: JSON (지문 - 질문 - 정답 구성)

### 🔍 사용 범위
- 전체 데이터 중 **`금융경제` 분야(약 17.3%)**만 선별하여 사용
- 기존 MRC 형태에서 **instruction-style QA 포맷**으로 재가공
- GPT 기반 요약·정제를 통해 간결한 응답 형식으로 통일

### 🏛 출처 기관
- 한국은행  
- 금융위원회  
- 금융감독원  
- 국회입법조사처  
- 법제처  
- 한국금융연구원 등

---

## 📑 데이터 구조
Alpaca-style instruction 포맷 사용:

- `instruction`: 질문 (자연어 문장)
- `input`: 문맥 (본 데이터셋에서는 생략됨)
- `output`: 질문에 대한 짧고 정확한 답변

### 📋 예시
| instruction                                                           | input | output                   |
|------------------------------------------------------------------------|-------|---------------------------|
| 한국은행이 업무 추진 과정에서 생길 수 있는 리스크 예방을 위해 해마다 실시하는 게 뭐야 |       | 리스크 통제 자가진단       |
| 데이터 사이언스에 대한 프로그램을 보강하여 2021년에 연수를 진행한 기관은 어디야      |       | 한국은행                  |
| 디지털 경제 시대의 데이터 관리와 이용을 위해 만든 제도는 뭐야                     |       | 데이터 거버넌스 규정        |

### 📂 JSON 샘플
```json
{
  "instruction": "디지털 혁신을 위한 경제전망 시스템을 만들 때 이용한 기술은 뭐야",
  "input": "",
  "output": "인공지능"
}

	---
	license: apache-2.0
	tags:
	- korean
	- finance
	- chatbot
	- instruction
	- question-answering
	---

	# 📘 fin-term-instruct: 한국어 금융 용어 질의응답 데이터셋
	`fin-term-instruct`는 한국어 금융 용어 설명에 특화된 instruct-style 질문-응답 데이터셋입니다.
	Meta의 LLaMA 시리즈 등 대형 언어모델(LLM)을 한국어 금융 챗봇으로 튜닝하기 위해 구축되었습니다.

	---

	## 📦 원본 출처: AI 허브
	이 데이터는 AI 허브의 "금융·법률 문서 기계독해 데이터"를 기반으로 구축하였습니다.

	- 📂 원본 주소: [AI 허브 – 금융·법률 문서 기계독해 데이터](https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=71610)
	- 데이터 구축년도: 2022년
	- 총 구축량: 400,000건
	- 데이터 형식: JSON (지문 - 질문 - 정답 구성)

	### 🔍 사용 범위
	- 전체 데이터 중 `금융경제` 분야(약 17.3%)만 선별하여 사용
	- 기존 MRC 형태에서 instruction-style QA 포맷으로 재가공
	- GPT 기반 요약·정제를 통해 간결한 응답 형식으로 통일

	### 🏛 출처 기관
	- 한국은행
	- 금융위원회
	- 금융감독원
	- 국회입법조사처
	- 법제처
	- 한국금융연구원 등

	---

	## 📑 데이터 구조
	Alpaca-style instruction 포맷 사용:

	- `instruction`: 질문 (자연어 문장)
	- `input`: 문맥 (본 데이터셋에서는 생략됨)
	- `output`: 질문에 대한 짧고 정확한 답변

	### 📋 예시
	\| instruction \| input \| output \|
	\|------------------------------------------------------------------------\|-------\|---------------------------\|
	\| 한국은행이 업무 추진 과정에서 생길 수 있는 리스크 예방을 위해 해마다 실시하는 게 뭐야 \| \| 리스크 통제 자가진단 \|
	\| 데이터 사이언스에 대한 프로그램을 보강하여 2021년에 연수를 진행한 기관은 어디야 \| \| 한국은행 \|
	\| 디지털 경제 시대의 데이터 관리와 이용을 위해 만든 제도는 뭐야 \| \| 데이터 거버넌스 규정 \|

	### 📂 JSON 샘플
	```json
	{
	"instruction": "디지털 혁신을 위한 경제전망 시스템을 만들 때 이용한 기술은 뭐야",
	"input": "",
	"output": "인공지능"
	}