argilla/banking77_openai_embeddings

该数据集包含与银行和信用卡相关的文本数据，每个文本样本都标注了75个不同的类别，涵盖了诸如激活卡片、年龄限制、ATM支持、自动充值、余额未更新、卡片损坏等问题。此外，数据集还包含了使用OpenAI的text-embedding-ada-002模型生成的嵌入向量。测试集包含100个样本，总大小为1235118字节。

This dataset contains text data related to banking and credit card scenarios. Each text sample is annotated with 75 distinct categories, covering issues such as card activation, age restrictions, ATM support, automatic top-up, unupdated account balance, damaged cards and other related problems. In addition, the dataset includes embedding vectors generated using OpenAI's text-embedding-ada-002 model. The test set comprises 100 samples, with a total size of 1,235,118 bytes.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

"banking77_openai_embeddings"

数据集特征

• text: 数据类型为字符串。
• label: 数据类型为分类标签，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

数据集结构

• vectors: 结构化数据，包含以下子特征：
  • openai-text-embedding-ada-002: 数据类型为float64序列。

数据集分割

• test: 包含100个示例，数据大小为1235118字节。

数据集大小

• 下载大小: 1186634字节
• 数据集大小: 1235118字节

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自银行业务领域，基于知名的Banking77基准数据集构建，旨在为自然语言处理中的意图识别任务提供支持。构建过程中，首先选取Banking77中涵盖77种银行业务意图的文本样本，随后利用OpenAI的text-embedding-ada-002模型对每条文本进行向量化处理，生成高维浮点型嵌入向量。这些嵌入向量与原始文本及其对应的意图标签共同组成结构化数据，最终以HuggingFace数据集格式存储，包含单一的测试集划分，共计100条样本。

使用方法

使用时，用户可通过HuggingFace的datasets库轻松加载该数据集，并利用'text'字段进行常规的意图分类训练与评估。结合'vectors'字段，用户可构建基于嵌入的最近邻分类器，或将其作为特征输入到下游深度学习模型中。例如，在零样本或少样本场景下，可通过计算测试样本嵌入与参考样本嵌入的余弦相似度来推断意图。此外，数据集的小规模特性（100条测试样本）使其特别适合作为快速验证基准，用于对比不同嵌入模型或分类算法的性能。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，意图识别作为智能客服系统的核心任务，直接关系到用户查询的准确分流与响应效率。argilla/banking77_openai_embeddings数据集由Argilla团队于2023年基于Banking77语料库构建，其核心研究问题在于探索大规模预训练语言模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002）生成的嵌入向量在银行服务场景中的意图分类效果。该数据集包含77个细粒度银行意图类别，涵盖卡片激活、限额查询、转账失败等真实用户诉求，共计100条测试样本。通过提供文本与嵌入向量的配对形式，它推动了从传统分类器到向量检索方法的范式迁移，为低资源场景下的意图识别研究提供了标准化基准，对金融科技领域的对话系统优化具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于：其一，银行意图识别任务的高度细粒度与语义重叠性，例如“card_not_working”与“virtual_card_not_working”等类别间存在细微差异，传统分类模型易产生混淆，需依赖高质量的嵌入表示捕捉深层语义边界。其二，构建过程中引入的领域适配问题——通用嵌入模型（如ada-002）虽能生成稠密向量，但可能无法精准区分金融领域特有的专业术语（如“chargeback”与“refund”），导致向量空间中的类别簇不够紧凑。此外，数据集规模仅含100条测试样本，缺乏训练集标注，限制了有监督微调的可能性，研究者需依赖零样本或少样本策略，进一步增加了模型泛化与鲁棒性的挑战。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理与金融服务交叉领域中，argilla/banking77_openai_embeddings数据集为文本嵌入表示的研究提供了宝贵的基准资源。该数据集基于Banking77语料库，利用OpenAI的text-embedding-ada-002模型将银行客服对话文本转化为高维向量表示，使其能够被广泛应用于语义相似度计算、意图聚类与分类任务。经典使用场景包括将嵌入向量作为输入特征，训练轻量级分类器以高效识别用户意图，例如区分卡片激活、转账失败或密码遗忘等77种精细化的银行服务需求。这种嵌入驱动的范式极大地降低了特征工程成本，并提升了跨语言和跨领域的迁移能力。

解决学术问题

该数据集在学术界主要解决了金融领域意图识别中的标注稀疏性和语义鸿沟问题。传统方法依赖手工特征或词袋模型，难以捕捉银行客服文本中诸如“卡片未到账”与“交易延迟”之间的细微语义差异。通过提供预计算的高质量嵌入向量，研究者得以聚焦于模型架构优化与少样本学习策略，从而推动了监督学习和对比学习在金融文本理解中的进展。其意义在于为低资源场景下的意图分类研究树立了可复现的标杆，并揭示了嵌入表示在专业术语密集领域中的泛化潜力。

实际应用

在实际应用层面，该数据集直接服务于智能银行客服系统的构建与优化。嵌入向量的引入使得意图识别模块能够以极低的计算延迟处理海量用户查询，进而驱动自动问答、工单分类和对话路由等核心功能。例如，银行可利用预训练的嵌入模型实时判断用户反馈属于“卡片丢失”还是“密码锁定”，并自动匹配相应的话术或转接至专业团队。此外，该数据集还支持异常检测场景，通过分析嵌入空间中偏离常规簇的向量来识别新型欺诈模式或未预见的服务请求。

数据集最近研究

最新研究方向

在智能金融客服领域，意图识别与语义理解始终是提升用户体验的核心挑战。argilla/banking77_openai_embeddings数据集基于Banking77这一经典银行服务意图分类基准，通过集成OpenAI的text-embedding-ada-002模型生成的稠密向量，为细粒度意图分类研究提供了预训练嵌入特征。当前前沿方向聚焦于利用该嵌入表示探索低资源场景下的少样本学习与零样本迁移能力，结合对比学习或原型网络优化银行领域对话系统的泛化性能。随着大语言模型在金融合规与实时交互中的广泛应用，该数据集成为评估嵌入质量对复杂银行事务（如卡片管理、转账异常、身份验证）分类精度影响的关键基准，其向量化特性也推动了多模态银行客服系统及语义搜索技术的落地验证，对构建更安全、高效的智能金融助手具有深远意义。