客户服务对话意图识别数据集CustomerServiceDialogueIntentRecognitionDataset-nithinkyatham
数据来源：互联网公开数据
标签：客户服务, 意图识别, 自然语言处理, 文本分类, 情感分析, 机器学习, 对话分析, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自客户服务交互的数据，记录了客户的提问（utterance）及其对应的类别（category）和意图（intent）。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，通用型客户服务场景。
数据维度：包括“flags”（对话状态标记）、“utterance”（客户提问）、“category”（问题所属类别）和“intent”（客户真实意图）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Bitext_Sample_Customer_Service_Evaluation_Dataset.csv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于客户服务对话，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户服务对话意图识别、情感分析和文本分类等领域的研究与应用。
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：适用于自然语言处理、机器学习与客户服务交叉领域的学术研究，如对话管理、意图识别模型优化等。
行业应用：为客户服务行业提供数据支持，特别是在构建智能客服系统、优化客户服务流程、提升用户体验等方面。
决策支持：支持企业在客户服务领域的决策制定，如自动化回复策略、服务质量评估等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、客户服务等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解对话意图识别。
此数据集特别适合用于探索客户服务对话中的意图表达规律，帮助用户构建高效、智能的客户服务解决方案。
