金融领域术语可读性评估数据集-FinRAD-2022

金融领域术语可读性评估数据集-FinRAD-2022 数据来源：互联网公开数据 标签：金融,可读性,自然语言处理,文本分析,术语,数据集,金融科技,语言学 数据概述： 本数据集，即FinRAD（Financial Readability Assessment Dataset），包含了超过13,000个金融术语的定义，旨在用于评估金融文本的可读性。该数据集由Ghosh等人于2022年发布，并在The Financial Narrative Processing Workshop上发表。数据集中的定义涵盖了广泛的金融领域术语，为研究金融文本的语言特征和可读性提供了丰富的数据基础。

数据用途概述： 该数据集主要用于自然语言处理（NLP）领域的研究，特别是关于文本可读性评估、金融文本分析等方面。研究人员可以使用该数据集来训练和评估可读性评估模型，探索金融文本的语言复杂性，以及开发用于改善金融文本可读性的工具。此外，该数据集也适用于金融专业人士和教育工作者，帮助他们理解金融术语的定义，提高对金融文本的理解能力。