El objetivo principal de CLARA-FINT fue describir la estructura de los informes financieros para permitir la comparación del contenido. Por ello, nuestra aproximación a la simplificación implicó, sobre todo, un discurso y una estructura sintáctica claros, y no solo un vocabulario básico. Se han recopilado nuevos textos para aumentar tanto el tamaño como, especialmente, la variedad del corpus FinT-esp. Un corpus más completo y variado ha permitido desarrollar modelos de lenguaje financiero en español.

Se han recopilado nuevos textos para aumentar tanto el tamaño como, especialmente, la variedad del corpus FinT-esp. Un corpus más completo y variado ha permitido desarrollar modelos de lenguaje financiero en español.

Un segundo objetivo específico fue la participación en tareas compartidas de evaluación dentro del marco de los Workshops on Financial Narrative Processing y MultiLing Financial Summarisation, organizados por los investigadores de UCREL – Lancaster. Esto ha permitido la inclusión de textos en español en las competiciones de resumen automático y la detección de causa y efecto. Un tercer objetivo fue avanzar en el conocimiento de la narrativa financiera, tanto desde una perspectiva económica como lingüística. La valiosa cantidad de datos recopilados ha constituido una fuente significativa para la elaboración de léxicos especializados o glosarios de términos financieros, así como para la publicación de estudios sobre las características del discurso financiero, sus formas de organizar la información y la argumentación. Este conocimiento puede tener impacto en disciplinas aplicadas del lenguaje, como la Traducción o la Comunicación.

Dataverses destacados

Para usar esta funcionalidad ha de tener publicado o enlazado al menos un dataverse.

Publicar dataverse

¿Está seguro de que quiere publicar su dataverse? Una vez hecho esto, deberá permanecer publicado.

Publicar dataverse

Este dataverse no puede publicarse porque el dataverse al que pertenece no se ha publicado.

Eliminar dataverse

¿Está seguro de que quiere eliminar este dataverse? No podrá recuperarlo.

Búsqueda avanzada

41 a 50 de 70 Resultados
1 abr 2025
Moreno-Sandoval, Antonio; Carbajo-Coronado, Blanca, 2025, "The financial narrative summarisation shared task (FNS 2022 & 2023): Datasets", https://doi.org/10.21950/WRH0SO, e-cienciaDatos, V1
Financial Narrative Processing (FNP) consists of workshops organized by Lancaster University at international NLP conferences to address various aspects of automatic processing of financial narratives, including automatic summarization. The LLI-UAM participated in 2022 and 2023 b...
Archivo ZIP - 19,4 MB - MD5: b2fce792b642bfeab879842ce2ed977d
DataDatos
It contains three subfolders. Each corresponds to a phase of the competition and development by the participants
28 mar 2025
Moreno-Sandoval, Antonio; Porta, Jordi; García Toro, Ana, 2025, "Discourse markers: Annotation guidelines", https://doi.org/10.21950/NWANNV, e-cienciaDatos, V1
This work is framed in the Spanish national project CLARA-FINT. The aim of this task within the project was to create an automatic discourse markers extractor for Spanish. In order to do so, the first step was to create these Annotation Guidelines to apply linguistic annotation o...
Adobe PDF - 1,5 MB - MD5: fe6b366cc4ff31661a29c10d085801d8
DataDatos
The annotation guideline document
Texto plano - 4,7 KB - MD5: e14469b96ad01eb60617f1db7b14c633
DocumentaciónDocumentation
27 mar 2025
Moreno-Sandoval, Antonio; Carbajo-Coronado, Blanca; Porta, Jordi, 2025, "The financial document causality detection shared task (FinCausal 2023): Dataset", https://doi.org/10.21950/2JOAZJ, e-cienciaDatos, V1
The Financial Document Causality Detection Task (FinCausal 2023) aims at improving the causality in the financial domain trough its texts. Participants are asked to identify, in causal sentences, which elements of the sentence relate to the cause, and which relate to the effect....
Adobe PDF - 170,4 KB - MD5: 729bda5f1f32ca607adf583308a302a2
DocumentaciónDocumentation
This file contains everything needed to start the task, as well as the annotation guidelines that served as a reference for the linguists to annotate the causality and thus generate the competition dataset.
Adobe PDF - 125,4 KB - MD5: e58a3a10790ab3a30c597e61f292ea4b
DocumentaciónDocumentation
The main paper of the competition.
Valores separados por comas - 61,6 KB - MD5: ea437383a1cf773021dcd00dcd28215a
DataDatos
This file contains a sample dataset in CSV format with the cause-effect relationship
Texto plano - 7,2 KB - MD5: b3802f0c272c27752597cb58fd5058f4
DocumentaciónDocumentation
Añadir datos

Necesita identificarse para crear un dataverse o añadir un dataset.

Compartir dataverse

Compartir este dataverse en sus redes sociales favoritas.

Enlace al dataverse
Reiniciar modificaciones

¿Está seguro de que quiere reiniciar los campos de metadatos seleccionados?. Si lo hace, cualquier personalización (oculto, obligatorio, opcional) que haya hecho desaparecerá.