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 # 📘 fin-term-instruct: 한국어 금융 용어 질의응답 데이터셋
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 `fin-term-instruct`는 **한국어 금융 용어 설명에 특화된 instruct-style 질문-응답 데이터셋**입니다.  
 Meta의 LLaMA 시리즈 등 대형 언어모델(LLM)을 한국어 금융 챗봇으로 튜닝하기 위해 구축되었습니다.
 
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 ## 📦 원본 출처: AI 허브
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 이 데이터는 AI 허브의 **"금융·법률 문서 기계독해 데이터"**를 기반으로 구축하였습니다.
 
 - 📂 원본 주소: [AI 허브 – 금융·법률 문서 기계독해 데이터](https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=71610)
@@ -25,13 +23,11 @@ Meta의 LLaMA 시리즈 등 대형 언어모델(LLM)을 한국어 금융 챗봇
 - **데이터 형식**: JSON (지문 - 질문 - 정답 구성)
 
 ### 🔍 사용 범위
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 - 전체 데이터 중 **`금융경제` 분야(약 17.3%)**만 선별하여 사용
 - 기존 MRC 형태에서 **instruction-style QA 포맷**으로 재가공
 - GPT 기반 요약·정제를 통해 간결한 응답 형식으로 통일
 
 ### 🏛 출처 기관
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 - 한국은행  
 - 금융위원회  
 - 금융감독원  
@@ -42,7 +38,6 @@ Meta의 LLaMA 시리즈 등 대형 언어모델(LLM)을 한국어 금융 챗봇
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 ## 📑 데이터 구조
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 Alpaca-style instruction 포맷 사용:
 
 - `instruction`: 질문 (자연어 문장)
@@ -50,7 +45,6 @@ Alpaca-style instruction 포맷 사용:
 - `output`: 질문에 대한 짧고 정확한 답변
 
 ### 📋 예시
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 | instruction                                                           | input | output                   |
 |------------------------------------------------------------------------|-------|---------------------------|
 | 한국은행이 업무 추진 과정에서 생길 수 있는 리스크 예방을 위해 해마다 실시하는 게 뭐야 |       | 리스크 통제 자가진단       |
@@ -58,7 +52,6 @@ Alpaca-style instruction 포맷 사용:
 | 디지털 경제 시대의 데이터 관리와 이용을 위해 만든 제도는 뭐야                     |       | 데이터 거버넌스 규정        |
 
 ### 📂 JSON 샘플
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 ```json
 {
   "instruction": "디지털 혁신을 위한 경제전망 시스템을 만들 때 이용한 기술은 뭐야",