印度销售交易自然语言处理数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：销售数据,自然语言处理,文本提取,会计自动化,机器学习,训练数据,客户信息,产品信息,支付方式
数据概述：
本数据集包含10,000条模拟的销售交易记录，每条记录以自然语言表示，具有多样的句子结构。该数据集旨在模拟不同用户以不同方式描述相同类型的交易，适用于自然语言处理（NLP）任务、基于文本的数据提取和会计自动化项目。每条记录包括销售日期、客户名称、产品类型、购买数量、单价、总金额、税率和支付方式等关键字段，以及对销售交易的自然语言描述。
数据用途概述：
该数据集适用于NLP训练、会计自动化、文本数据预处理和聊天机器人训练等多种场景。研究人员可以使用此数据集来训练模型，从自然语言描述中提取结构化信息，如日期、客户和金额。会计机构可以利用数据构建或测试基于非结构化文本输入的销售交易自动记账系统。此外，数据集还适用于开发文本预处理和标准化方法，训练能够理解不同表达方式的销售详情的聊天机器人或虚拟助手。
举例：
例如，一条记录可能描述为：“2021年5月15日，张伟购买了3台笔记本电脑，每台单价为50,000卢比，总金额为150,000卢比，税率为18%，使用信用卡支付。”另一条记录可能描述为：“客户李华于2021年6月2日通过UPI支付了120,000卢比购买了4台智能手机，每台单价为30,000卢比，包含18%的税。”
关键特征：
- 高变异性：句子结构多种多样，模拟自然语言的人类变异性。
- 随机化数据：名称、日期、产品、数量、价格和支付方式等信息随机生成，确保没有重复。
- 多字段信息：每条记录包含关键的销售信息，适用于会计和商业用例。
潜在应用：
- 用于命名实体识别（NER）任务。
- 适用于信息提取挑战。
- 创建模式识别模型以理解不同的句子结构。
- 测试基于规则的系统或机器学习模型用于销售数据录入和会计自动化。
