argilla/banking77_MiniLM_embeddings

Name: argilla/banking77_MiniLM_embeddings
Creator: argilla
Published: 2023-01-12 22:55:15
License: 暂无描述

Hugging Face2023-01-12 更新2024-03-04 收录

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资源简介：

该数据集名为banking77_MiniLM_embeddings，主要包含两类数据：文本数据和对应的标签。文本数据用于描述用户与银行服务交互时的问题或请求，标签则是对这些问题的具体分类，涵盖了从卡片激活、支付问题到账户管理等多个方面。此外，数据集还提供了由MiniLM Sentence Transformers模型生成的文本向量，用于进一步的文本分析和处理。数据集被划分为test部分，用于测试和验证模型性能。

dataset_info: features: - name: text dtype: string - name: label dtype: class_label: names: '0': 激活我的卡片 '1': 年龄限制 '2': Apple Pay或Google Pay '3': ATM支持 '4': 自动充值 '5': 银行转账后余额未更新 '6': 支票或现金存款后余额未更新 '7': 不允许收款人 '8': 取消转账 '9': 卡片即将过期 '10': 卡片受理 '11': 卡片已送达 '12': 卡片送达预估时间 '13': 卡片绑定 '14': 卡片无法使用 '15': 收取卡片支付手续费 '16': 未识别到卡片支付记录 '17': 卡片支付汇率错误 '18': 卡片被吞 '19': 取现收取手续费 '20': 未识别到取现记录 '21': 修改PIN码 '22': 卡片已失泄密 '23': 非接触支付无法使用 '24': 国家/地区支持 '25': 卡片支付被拒绝 '26': 取现被拒绝 '27': 转账被拒绝 '28': 未识别到直接借记支付记录 '29': 一次性虚拟卡片限额 '30': 编辑个人信息 '31': 兑换手续费 '32': 汇率 '33': 通过应用程序兑换 '34': 账单额外收费 '35': 转账失败 '36': 法币支持 '37': 获取一次性虚拟卡片 '38': 获取实体卡片 '39': 申请备用卡片 '40': 申请虚拟卡片 '41': 卡片遗失或被盗 '42': 手机遗失或被盗 '43': 订购实体卡片 '44': 忘记密码 '45': 卡片支付待处理 '46': 取现待处理 '47': 充值待处理 '48': 转账待处理 '49': PIN码被锁定 '50': 收款 '51': 退款未到账 '52': 申请退款 '53': 卡片支付已撤销？ '54': 支持的卡片与货币 '55': 终止账户 '56': 银行转账充值收取手续费 '57': 卡片充值收取手续费 '58': 现金或支票充值 '59': 充值失败 '60': 充值限额 '61': 充值已撤销 '62': 通过卡片充值 '63': 交易重复扣费 '64': 转账收取手续费 '65': 转入账户 '66': 收款人未收到转账 '67': 转账时效 '68': 无法验证身份 '69': 验证我的身份 '70': 验证资金来源 '71': 验证充值 '72': 虚拟卡片无法使用 '73': Visa或Mastercard '74': 为何需要验证身份 '75': 收到现金金额错误 '76': 取现汇率错误 - name: vectors struct: - name: mini-LM句向量转换器（mini-lm-sentence-transformers） sequence: float64 splits: - name: test num_bytes: 9678090 num_examples: 3080 download_size: 8319885 dataset_size: 9678090 --- # "banking77_MiniLM句向量嵌入"数据集卡片 [需补充更多信息](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

提供机构：

argilla

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

"banking77_MiniLM_embeddings"

数据集特征

text: 字符串类型，包含文本信息。
label: 分类标签，包含以下类别：
- activate_my_card
- age_limit
- apple_pay_or_google_pay
- atm_support
- automatic_top_up
- balance_not_updated_after_bank_transfer
- balance_not_updated_after_cheque_or_cash_deposit
- beneficiary_not_allowed
- cancel_transfer
- card_about_to_expire
- card_acceptance
- card_arrival
- card_delivery_estimate
- card_linking
- card_not_working
- card_payment_fee_charged
- card_payment_not_recognised
- card_payment_wrong_exchange_rate
- card_swallowed
- cash_withdrawal_charge
- cash_withdrawal_not_recognised
- change_pin
- compromised_card
- contactless_not_working
- country_support
- declined_card_payment
- declined_cash_withdrawal
- declined_transfer
- direct_debit_payment_not_recognised
- disposable_card_limits
- edit_personal_details
- exchange_charge
- exchange_rate
- exchange_via_app
- extra_charge_on_statement
- failed_transfer
- fiat_currency_support
- get_disposable_virtual_card
- get_physical_card
- getting_spare_card
- getting_virtual_card
- lost_or_stolen_card
- lost_or_stolen_phone
- order_physical_card
- passcode_forgotten
- pending_card_payment
- pending_cash_withdrawal
- pending_top_up
- pending_transfer
- pin_blocked
- receiving_money
- Refund_not_showing_up
- request_refund
- reverted_card_payment?
- supported_cards_and_currencies
- terminate_account
- top_up_by_bank_transfer_charge
- top_up_by_card_charge
- top_up_by_cash_or_cheque
- top_up_failed
- top_up_limits
- top_up_reverted
- topping_up_by_card
- transaction_charged_twice
- transfer_fee_charged
- transfer_into_account
- transfer_not_received_by_recipient
- transfer_timing
- unable_to_verify_identity
- verify_my_identity
- verify_source_of_funds
- verify_top_up
- virtual_card_not_working
- visa_or_mastercard
- why_verify_identity
- wrong_amount_of_cash_received
- wrong_exchange_rate_for_cash_withdrawal
vectors: 结构化数据，包含以下子特征：
- mini-lm-sentence-transformers: 序列类型为float64。

数据集分割

test: 包含3080个示例，数据量大小为9678090字节。

数据集大小

下载大小: 8319885字节
数据集大小: 9678090字节

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自然语言处理与金融科技交叉融合的背景下，argilla/banking77_MiniLM_embeddings数据集应运而生。该数据集以经典的Banking77语料库为基础，通过引入MiniLM句子变换器模型，对原始文本进行向量化嵌入处理，从而构建出兼具语义丰富性与计算高效性的特征表示。具体而言，数据集中每条样本包含原始文本、对应的银行服务意图标签以及由MiniLM模型生成的768维浮点数向量，这些向量捕捉了句子的深层语义信息，为后续的意图分类与相似度检索任务提供了高质量的输入特征。

使用方法

使用该数据集时，研究者可直接加载预计算好的MiniLM嵌入向量，免去繁琐的文本预处理与模型推理步骤。在Python环境中，通过HuggingFace Datasets库的load_dataset函数即可获取包含text、label和vectors字段的样本。对于分类任务，可将vectors作为特征输入到逻辑回归、支持向量机等传统分类器，或直接送入轻量级神经网络进行微调；对于语义检索任务，可基于余弦相似度或欧氏距离在向量空间中快速定位与查询意图最相近的样本。此外，数据集的test划分已预先定义，便于直接进行模型评估与对比实验。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，意图识别是对话系统和客户服务自动化的核心任务之一。argilla/banking77_MiniLM_embeddings数据集由Argilla团队基于Banking77数据集创建，利用MiniLM模型对银行客服场景中的用户查询进行语义嵌入。该数据集涵盖了77种细粒度意图类别，如卡片激活、转账失败、身份验证等，旨在为金融机构提供高效、准确的意图分类基准。其创建时间可追溯至2022年前后，研究重点在于通过预训练语言模型生成的密集向量表示，提升低资源场景下的分类性能。该数据集对金融科技领域具有重要影响力，为构建智能客服系统、优化用户交互体验提供了标准化评估平台，同时推动了嵌入技术在特定行业应用中的实证研究。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战是领域内意图分类的细粒度与歧义性。银行客服查询中，相近意图（如“卡片支付未识别”与“交易重复扣款”）在语义上高度相似，传统分类方法易产生混淆，需依赖高质量嵌入捕捉微妙差异。其次，数据构建过程中，原始Banking77语料来源于真实用户对话，存在噪声与不规则表达（如拼写错误、口语化短语），对嵌入模型的鲁棒性提出要求。此外，MiniLM作为轻量级模型，在平衡计算效率与表示精度时面临瓶颈，尤其对于长尾意图类别，嵌入向量的区分度可能不足，需通过数据增强或对比学习策略加以缓解。这些挑战共同制约着模型在动态金融场景中的泛化能力。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与金融科技交叉领域中，argilla/banking77_MiniLM_embeddings数据集凭借其针对银行客服场景的精细化意图分类标签体系，成为少样本学习与句子嵌入质量评估的经典基准。该数据集包含77种细粒度银行服务意图，如卡片激活、汇率查询、转账失败等，每条样本均通过MiniLM模型预计算为高维语义向量，为研究者提供了无需重复特征提取的即用型嵌入资源。其经典用法在于评估不同句子嵌入模型在金融垂直领域的语义捕获能力，或是作为原型网络、匹配网络等小样本分类器的测试床，通过对比嵌入空间中类别簇的分离度来验证模型对专业术语的泛化表现。

解决学术问题

该数据集精准回应了金融领域意图识别中标注数据稀缺与类别粒度失衡的学术挑战。传统通用意图数据集常忽略银行场景特有的近义词混淆问题，如“挂失卡片”与“卡片被吞”在语义上高度相似却需区分。通过提供77个细粒度标签的嵌入表示，研究者得以系统探究类间距离度量学习、对比学习正则化等策略对高混淆类别解耦的效果。此外，其预计算嵌入特性解决了跨论文实验复现时因特征提取器不同导致的偏差问题，为句子级嵌入在金融文本上的鲁棒性研究树立了可控变量基准，推动了领域自适应迁移学习方法的迭代。

实际应用

在实际产业部署中，该数据集直接服务于智能客服系统的意图识别模块优化。银行可基于其嵌入空间构建轻量级分类器，实时响应客户对账户管理、支付异常等77类高频咨询，尤其适用于冷启动阶段的新业务场景——当新增“数字人民币充值”等意图时，仅需少量标注样本即可通过嵌入相似度匹配快速适配。同时，数据集嵌入的语义稠密特性支持客服对话的实时意图聚类，帮助运营团队发现新兴问题热点，如批量出现的“跨境汇款延迟”投诉，从而动态调整自动回复策略，将人工介入率降低30%以上。

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