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title: CFLUE
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repository: tongyi_dianjin/CFLUE
chinese_name: "CFLUE-金融领域中文语言理解评测数据集"
last_updated: 2025-12-04
license: "cc by nc sa 4.0"
storage_size: "63 MB"
downloads: 4550
stars: 30
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# CFLUE

> CFLUE - tongyi_dianjin 在 ModelScope 开源的数据集。阿里云-通义点金团队推出了CFLUE（Chinese Financial Language Understanding Evaluation），这是一个新颖的、全面的评估基准，旨在评估大型语言模型在中文金融语境中的理解和处理能力。CFLUE通过两个主要维度——“知识评估”和“应用评估”来衡量语言模型的性能。知识评估部分包含超过38,000个多项选择题，这些题目选自15种不同的金融资格模拟考试，旨在测试语言模型的答案预测和推理能力…

tongyi_dianjin/CFLUE 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 63 MB，采用 cc by nc sa 4.0 许可。

- **Repository**: tongyi_dianjin/CFLUE
- **License**: cc by nc sa 4.0
- **Storage size**: 63 MB
- **Downloads**: 4550
- **Stars**: 30
- **Last updated**: 2025-12-04

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/tongyi_dianjin/CFLUE

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# Benchmarking Large Language Models on CFLUE - A Chinese Financial Language Understanding Evaluation Dataset 
- [Paper Link](https://arxiv.org/abs/2405.10542)
- [Github Link](https://github.com/aliyun/cflue)

## CFLUE Version 1.0 — 金融领域中文语言理解评测数据集
阿里云-通义点金与苏州大学联合推出了CFLUE（Chinese Financial Language Understanding Evaluation），这是一个新颖的、全面的评估基准，旨在评估大型语言模型在中文金融语境中的理解和处理能力。

CFLUE通过两个主要维度——**知识评估**和**应用评估**来衡量语言模型的性能。

- 知识评估部分包含超过38,000个多项选择题，这些题目选自15种不同的金融资格模拟考试，旨在测试语言模型的答案预测和推理能力。每个问题都伴随有解释，有助于深入评价模型的推理过程。
- 应用评估部分则提供超过16,000个实例，覆盖文本分类、机器翻译、关系抽取、阅读理解和文本生成等五种经典NLP任务，这些实例源自现有共享任务或由专业人员标注的真实数据。

整体而言，CFLUE为了解和提升中文金融领域LLMs的能力提供了多角度的见解，并通过CFLUE呼吁对这些模型的能力进行更全面细致的评估。研究团队期望，CFLUE不仅能促进对现有模型的深入了解，还能推动中文金融领域语言模型发展的新步伐。

目前，CFLUE V1.0 的评估数据集将向公众提供，未来计划不断更新版本并推出集成的平台化评估服务，旨在为整个行业提供全面的一站式评价解决方案。

## Licenses
![](https://img.shields.io/badge/License-CC%20BY--NC--SA%204.0-lightgrey.svg#id=ZNe2m&originHeight=20&originWidth=158&originalType=binary&ratio=1&rotation=0&showTitle=false&status=done&style=none&title=)
CFLUE 数据集遵循 [Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).

## 引用
如果您使用了我们的数据集，请引用我们的论文。
```
@inproceedings{zhu2024cflue,
title={Benchmarking Large Language Models on CFLUE - A Chinese Financial Language Understanding Evaluation Dataset}, 
author={Jie Zhu, Junhui Li, Yalong Wen, Lifan Guo},
booktitle={Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(ACL-2024)},
year={2024}
}
```