📘 fin-term-instruct: 한국어 금융 용어 질의응답 데이터셋

fin-term-instruct는 한국어 금융 용어 설명에 특화된 instruct-style 질문-응답 데이터셋입니다.
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
• 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

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📑 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

{
  "instruction": "디지털 혁신을 위한 경제전망 시스템을 만들 때 이용한 기술은 뭐야",
  "input": "",
  "output": "인공지능"
}