大型语言模型在分类广告中的议价策略测试数据集LLM-CraigslistBargainsTestDataset-大型语言模型在分类广告议价场景的测试数据集-datasontran
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理，议价策略，数据集，机器学习，对话系统，商业智能，人工智能，分类广告
数据概述： 该数据集包含来自Craigslist（分类广告网站）的议价对话数据，记录了用户与大型语言模型在议价场景中的对话过程。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年。
地理范围：数据覆盖了美国多个城市和地区的Craigslist分类广告平台。
数据维度：数据集包括对话历史，用户出价，模型回应，最终成交价格等变量。还包括商品类别，议价轮次，用户特征等信息。
数据格式：数据提供为JSON格式，便于进行对话分析和处理。
来源信息：数据来源于Craigslist平台的公开议价对话记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自然语言处理，对话系统及机器学习等领域的研究和应用，特别是在议价策略优化，对话系统训练等任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于议价策略，对话系统，自然语言生成等学术研究，如议价技巧的效果分析，对话系统的优化等。
行业应用：可以为电子商务，在线交易平台等提供数据支持，特别是在议价策略优化，智能客服系统开发等方面。
决策支持：支持议价策略的制定与优化，帮助商家和平台制定更有效的议价方案。
教育和培训：作为自然语言处理，对话系统及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解议价对话系统的设计与应用。
此数据集特别适合用于探索议价对话中的策略与技巧，帮助用户实现议价系统的优化与改进，提升议价成功率和用户体验，为电子商务和在线交易平台提供数据支持。
