conghuy/ocr_financials_statements_2020_2025

📋 Vietnam Annual Financial Statements (2020–2025) (PDF & OCR)

📌 Overview

OCR Vietnam Annual Financial Statements (2020–2025) là bộ dữ liệu báo cáo tài chính thường niên của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. Đây là phiên bản được chọn lọc và tinh chỉnh từ bộ dữ liệu gốc TiniX Vietnam OCR Annual Financial Statements do TiniX AI thu thập.

Điểm khác biệt của bộ dữ liệu này:

• Tập trung chuyên sâu vào giai đoạn mới nhất: 2020–2025.
• Cung cấp song song cả định dạng PDF gốc và định dạng văn bản OCR (.txt).
• Cấu trúc thư mục được làm phẳng và tối ưu hóa để dễ dàng truy xuất tự động.

---

🧩 Data Description

Dữ liệu được chia làm 2 phần song song (PDF và TXT), bao gồm:

• Báo cáo tài chính hợp nhất
• Báo cáo tài chính công ty mẹ
• Báo cáo kiểm toán năm
• Thuyết minh báo cáo tài chính
• Phụ lục và biểu mẫu liên quan

Nội dung thư mục ocr_results chứa văn bản đã được nhận dạng (OCR) giữ nguyên cấu trúc từ các file tương ứng trong thư mục pdf_files.

🔎 Độ chính xác OCR Theo tác giả bộ dữ liệu gốc, độ chính xác tính riêng trên dữ liệu số và bảng biểu đạt 95%.

---

📊 Dataset Statistics

Tổng quan nhanh

Category	Value
Time Range	2020–2025
Source Data	TiniX AI (Filtered subset)
Language	Vietnamese
Data Format	PDF & TXT
Domain	Financial Statements

(Lưu ý: Vì đây là tập con được lọc từ 18.231 báo cáo gốc (2015-2025), số lượng báo cáo và mã chứng khoán thực tế sẽ ít hơn tập dữ liệu gốc).

---

📂 Dataset Structure

Toàn bộ dữ liệu được tổ chức theo cấu trúc phân cấp tinh gọn, chia làm 2 thư mục gốc:

• ocr_results/: Chứa file văn bản .txt
• pdf_files/: Chứa file gốc .pdf

Cấu trúc bên trong được chuẩn hóa theo: Thư mục gốc / Mã chứng khoán / Năm báo cáo / Tên file.

/
├── ocr_results/
│   ├── A32/
│   │   ├── 2020/
│   │   │   └── A32_Baocaotaichinh_2020_Kiemtoan_extracted.txt
│   │   └── ...
│   └── ...
└── pdf_files/
│   ├── A32/
│   │   ├── 2020/
│   │   │   └── A32_Baocaotaichinh_2020_Kiemtoan.pdf
│   │   └── ...
│   └── ...

---

💡 Potential Use Cases

📄 OCR Benchmarking — Đánh giá và kiểm thử chất lượng OCR trên tài liệu tài chính tiếng Việt nhiều trang.

🤖 Financial Vision Language Models (VLM) — Huấn luyện và fine-tune các mô hình VLM cho bài toán hiểu tài liệu tài chính.

📚 Vietnamese Financial NLP — Xây dựng các mô hình NLP tiếng Việt trong miền tài chính doanh nghiệp.

🔎 Retrieval-Augmented Generation (RAG) — Phục vụ xây dựng hệ thống truy xuất và hỏi đáp trên báo cáo tài chính.

📊 Financial Information Extraction — Trích xuất chỉ số tài chính, thực thể doanh nghiệp và dữ liệu bảng biểu từ báo cáo.

🧠 Large Language Model Pretraining — Sử dụng làm nguồn dữ liệu văn bản tài chính tiếng Việt cho pretraining hoặc instruction tuning.

---

⚡ Quickstart

Thay vì tải toàn bộ dữ liệu, bạn có thể sử dụng huggingface_hub để duyệt và tải chính xác file mình cần:

from huggingface_hub import HfFileSystem

fs = HfFileSystem()
repo_id = "conghuy/ocr_financials_statements_2020_2025" # Thay bằng tên repo của bạn

# Lấy danh sách các file txt của mã FPT năm 2022
fpt_2022_files = fs.glob(f"datasets/{repo_id}/ocr_results/FPT/2022/*.txt")

# Đọc nội dung file đầu tiên tìm thấy
if fpt_2022_files:
    with fs.open(fpt_2022_files[0], "r", encoding="utf-8") as f:
        text = f.read()
        print(text[:500])

---

📖 Notes

• Một số báo cáo có thể chứa nhiễu OCR do chất lượng tài liệu PDF gốc (scan mờ, đóng dấu, v.v.).
• Bạn có thể đối chiếu trực tiếp file .txt với file .pdf tương ứng thông qua cấu trúc thư mục giống hệt nhau để kiểm tra độ chính xác của số liệu.

---

📄 License

This dataset is released under the Creative Commons Attribution Non-Commercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) license, kế thừa từ bộ dữ liệu gốc của TiniX AI.

---

🤝 Citation & Acknowledgement

Bộ dữ liệu này là phiên bản trích xuất (subset) từ nguồn dữ liệu của TiniX AI. Vui lòng ghi công tác giả gốc nếu bạn sử dụng dữ liệu này:

@dataset{tinix_ocr_annual_financials,
  author    = {TiniX AI},
  title     = {TiniX Vietnam OCR Annual Financial Statements (2015--2025)},
  year      = {2026},
  publisher = {Hugging Face},
  url       = {https://huggingface.co/datasets/tinixai/ocr_annual_financials}
}