Files changed (1) hide show
  1. README.md +58 -56
README.md CHANGED
@@ -4,7 +4,7 @@ task_categories:
4
  - question-answering
5
  - table-question-answering
6
  language:
7
- - en
8
  tags:
9
  - question-answering
10
  - llm
@@ -16,9 +16,10 @@ tags:
16
  - fine-tuning
17
  - retail-banking
18
  pretty_name: >-
19
- Bitext - Retail Banking Tagged Training Dataset for LLM-based Virtual Assistants
 
20
  size_categories:
21
- - 10K<n<100K
22
  ---
23
  # Bitext - Retail Banking Tagged Training Dataset for LLM-based Virtual Assistants
24
 
@@ -55,49 +56,49 @@ Each entry in the dataset comprises the following fields:
55
 
56
  The dataset covers a wide range of banking-related categories and intents, which are:
57
 
58
- - **ACCOUNT**: check_recent_transactions, close_account, create_account
59
- - **ATM**: dispute_ATM_withdrawal, recover_swallowed_card
60
- - **CARD**: activate_card, activate_card_international_usage, block_card, cancel_card, check_card_annual_fee, check_current_balance_on_card
61
- - **CONTACT**: customer_service, human_agent
62
- - **FEES**: check_fees
63
- - **FIND**: find_ATM, find_branch
64
- - **LOAN**: apply_for_loan, apply_for_mortgage, cancel_loan, cancel_mortgage, check_loan_payments, check_mortgage_payments
65
- - **PASSWORD**: get_password, set_up_password
66
- - **TRANSFER**: cancel_transfer, make_transfer
67
 
68
  ## Entities
69
 
70
  The entities covered by the dataset include:
71
 
72
- - **{{Full Name}}**, typically present in intents such as apply_for_loan, apply_for_mortgage.
73
- - **{{Banking App}}**, featured in intents like activate_card, check_loan_payments.
74
- - **{{Account Number}}**, relevant to intents such as activate_card_international_usage, block_card.
75
- - **{{Customer Support Working Hours}}**, associated with intents like customer_service, human_agent.
76
- - **{{Customer Support Team}}**, important for intents including cancel_card, make_transfer.
77
- - **{{Company Website URL}}**, typically present in intents such as activate_card, apply_for_loan.
78
- - **{{Customer Support}}**, featured in intents like activate_card, block_card.
79
- - **{{Customer Support Email}}**, relevant to intents such as activate_card_international_usage, apply_for_loan.
80
- - **{{Mortgage Account Number}}**, associated with intents like cancel_mortgage, check_mortgage_payments.
81
- - **{{Mortgage Account}}**, important for intents including check_loan_payments, check_mortgage_payments.
82
- - **{{Billing}}**, typically present in intents such as check_fees, check_mortgage_payments.
83
- - **{{Username}}**, featured in intents like activate_card, block_card.
84
- - **{{Customer Support Phone Number}}**, relevant to intents such as activate_card, apply_for_loan.
85
- - **{{Live Chat}}**, associated with intents like activate_card_international_usage, apply_for_mortgage.
86
- - **{{Company Website}}**, important for intents including activate_card, apply_for_loan.
87
- - **{{Mortgage Department}}**, typically present in intents such as apply_for_mortgage, cancel_mortgage.
88
- - **{{Account}}**, featured in intents like activate_card, block_card.
89
- - **{{Name}}**, relevant to intents such as activate_card, apply_for_loan.
90
- - **{{Bank Name}}**, associated with intents like activate_card, apply_for_loan.
91
- - **{{Password}}**, important for intents including activate_card, block_card.
92
- - **{{Customer Support Email Address}}**, typically present in intents such as activate_card, apply_for_loan.
93
- - **{{Customer Service Email Address}}**, featured in intents like activate_card_international_usage, cancel_card.
94
- - **{{Email Address}}**, relevant to intents such as activate_card, apply_for_loan.
95
- - **{{Profile}}**, associated with intents like cancel_card, check_fees.
96
- - **{{Customer Service Working Hours}}**, important for intents including activate_card, apply_for_loan.
97
- - **{{Credit Card}}**, typically present in intents such as activate_card, block_card.
98
- - **{{Bank App}}**, featured in intents like activate_card, block_card.
99
- - **{{Loan Account Number}}**, relevant to intents such as cancel_loan, check_loan_payments.
100
- - **{{Account Settings}}**, associated with intents like activate_card, block_card.
101
 
102
  This comprehensive list of entities ensures that the dataset is well-equipped to train models that are highly adept at understanding and processing a wide range of banking-related queries and tasks.
103
 
@@ -114,47 +115,48 @@ The dataset includes tags that reflect various language variations and styles, c
114
  - **M - Morphological variation**: Adjusts for inflectional and derivational forms in banking terminology.
115
  - Example: "is my account active", "is my account activated"
116
  - **L - Semantic variations**: Handles synonyms, use of hyphens, compounding common in banking communications.
117
- - Example: “what's my balance date", “what's my billing date”
118
 
119
  ### Tags for Syntactic structure variation
120
 
121
  - **B - Basic syntactic structure**: Simple, direct commands or statements.
122
- - Example: "activate my card", "I need to check my balance"
123
  - **I - Interrogative structure**: Structuring sentences in the form of questions.
124
- - Example: “can you show my balance?”, “how do I transfer money?”
125
  - **C - Coordinated syntactic structure**: Complex sentences coordinating multiple ideas or tasks.
126
- - Example: “I want to transfer money and check my balance, what should I do?”
127
  - **N - Negation**: Expressing denial or contradiction.
128
- - Example: "I do not wish to proceed with this transaction, how can I stop it?"
129
 
130
  ### Tags for language register variations
131
 
132
  - **P - Politeness variation**: Polite forms often used in customer service.
133
- - Example: “could you please help me check my account balance?”
134
  - **Q - Colloquial variation**: Informal language that might be used in casual customer interactions.
135
- - Example: "can u tell me my balance?"
136
  - **W - Offensive language**: Handling potentially offensive language which might occasionally appear in frustrated customer interactions.
137
- - Example: “I’m upset with these charges, this is ridiculous!”
138
 
139
  ### Tags for stylistic variations
140
 
141
  - **K - Keyword mode**: Responses focused on keywords relevant to banking tasks.
142
- - Example: "balance check", "account status"
143
  - **E - Use of abbreviations**: Common abbreviations in the context of banking.
144
- - Example: “acct for account”, “trans for transaction”
 
145
  - **Z - Errors and Typos**: Includes common misspellings or typographical errors found in customer inputs.
146
- - Example: “how can I chek my balance”
147
 
148
  ### Other tags not in use in this Dataset
149
 
150
  - **D - Indirect speech**: Expressing commands or requests indirectly.
151
- - Example: “I was wondering if you could show me my last transaction.”
152
  - **G - Regional variations**: Adjustments for regional language differences.
153
- - Example: American vs British English: "checking account" vs "current account"
154
  - **R - Respect structures - Language-dependent variations**: Formality levels appropriate in different languages.
155
  - Example: Using “vous” in French for formal addressing instead of “tu.”
156
  - **Y - Code switching**: Switching between languages or dialects within the same conversation.
157
- - Example: “Can you help me with my cuenta, please?”
158
 
159
  These tags not only aid in training models for a wide range of customer interactions but also ensure that the models are culturally and linguistically sensitive, enhancing the customer experience in retail banking environments.
160
 
@@ -180,4 +182,4 @@ This license supports the open sharing and collaborative improvement of datasets
180
 
181
  ---
182
 
183
- (c) Bitext Innovations, 2024
 
4
  - question-answering
5
  - table-question-answering
6
  language:
7
+ - ar
8
  tags:
9
  - question-answering
10
  - llm
 
16
  - fine-tuning
17
  - retail-banking
18
  pretty_name: >-
19
+ Bitext - Retail Banking Tagged Training Dataset for LLM-based Virtual
20
+ Assistants
21
  size_categories:
22
+ - 1K<n<10K
23
  ---
24
  # Bitext - Retail Banking Tagged Training Dataset for LLM-based Virtual Assistants
25
 
 
56
 
57
  The dataset covers a wide range of banking-related categories and intents, which are:
58
 
59
+ - **ACCOUNT**: التحقق من المعاملات الأخيرة، إغلاق الحساب، إنشاء حساب
60
+ - **ATM**: النزاع على سحب الصراف الآلي، استرجاع البطاقة المبتلعة
61
+ - **CARD**: تفعيل البطاقة، تفعيل استخدام البطاقة دولياً، حظر البطاقة، إلغاء البطاقة، التحقق من الرسوم السنوية للبطاقة، التحقق من الرصيد الحالي على البطاقة
62
+ - **CONTACT**: خدمة العملاء، الوكيل البشري
63
+ - **FEES**: التحقق من الرسوم
64
+ - **FIND**: البحث عن صراف آلي، البحث عن فرع
65
+ - **LOAN**: التقديم للحصول على قرض، التقديم للحصول على رهن عقاري، إلغاء القرض، إلغاء الرهن العقاري، التحقق من مدفوعات القرض، التحقق من مدفوعات الرهن العقاري
66
+ - **PASSWORD**: الحصول على كلمة المرور، إعداد كلمة المرور
67
+ - **TRANSFER**: إلغاء التحويل، إجراء التحويل
68
 
69
  ## Entities
70
 
71
  The entities covered by the dataset include:
72
 
73
+ - **{{Full Name}}**, توجد عادةً في نوايا مثل التقدم بطلب للحصول على قرض والتقدم بطلب للحصول على رهن عقاري.
74
+ - **{{Banking App}}**, يظهر ذلك في نوايا مثل تنشيط البطاقة، والتحقق من أقساط القرض.
75
+ - **{{Account Number}}**, ذات صلة بالنوايا مثل تنشيط _ البطاقة _ الاستخدام الدولي _، حظر _ البطاقة.
76
+ - **{{Customer Support Working Hours}}**, مرتبطة بالنوايا مثل خدمة العملاء، والوكيل البشري.
77
+ - **{{Customer Support Team}}**, مهم للنوايا مثل إلغاء البطاقة، إجراء التحويل.
78
+ - **{{Company Website URL}}**, يظهر عادة في النوايا مثل تفعيل البطاقة، التقديم للحصول على قرض.
79
+ - **{{Customer Support}}**, مذكور في النوايا مثل تفعيل البطاقة، حظر البطاقة.
80
+ - **{{Customer Support Email}}**, مرتبط بالنوايا مثل تفعيل استخدام البطاقة دوليًا، التقديم للحصول على قرض.
81
+ - **{{Mortgage Account Number}}**, مرتبط بالنوايا مثل إلغاء الرهن العقاري، التحقق من مدفوعات الرهن العقاري.
82
+ - **{{Mortgage Account}}**, مهم للنوايا مثل التحقق من مدفوعات القرض، التحقق من مدفوعات الرهن العقاري.
83
+ - **{{Billing}}**, يظهر عادة في النوايا مثل التحقق من الرسوم، التحقق من مدفوعات الرهن العقاري.
84
+ - **{{Username}}**, مذكور في النوايا مثل تفعيل البطاقة، حظر البطاقة.
85
+ - **{{Customer Support Phone Number}}**, مرتبط بالنوايا مثل تفعيل البطاقة، التقديم للحصول على قرض.
86
+ - **{{Live Chat}}**, مرتبط بالنوايا مثل تفعيل استخدام البطاقة دوليًا، التقديم للحصول على رهن عقاري.
87
+ - **{{Company Website}}**, مهم للنوايا مثل تفعيل البطاقة، التقديم للحصول على قرض.
88
+ - **{{Mortgage Department}}**, يظهر عادة في النوايا مثل التقديم للحصول على رهن عقاري، إلغاء الرهن العقاري.
89
+ - **{{Account}}**, مذكور في النوايا مثل تفعيل البطاقة، حظر البطاقة.
90
+ - **{{Name}}**, مرتبط بالنوايا مثل تفعيل البطاقة، التقديم للحصول على قرض.
91
+ - **{{Bank Name}}**, مرتبط بالنوايا مثل تفعيل البطاقة، التقديم للحصول على قرض.
92
+ - **{{Password}}**, مهم للنوايا مثل تفعيل البطاقة، حظر البطاقة.
93
+ - **{{Customer Support Email Address}}**, يظهر عادة في النوايا مثل تفعيل البطاقة، التقديم للحصول على قرض.
94
+ - **{{Customer Service Email Address}}**, مذكور في النوايا مثل تفعيل استخدام البطاقة دوليًا، إلغاء البطاقة.
95
+ - **{{Email Address}}**, مرتبط بالنوايا مثل تفعيل البطاقة، التقديم للحصول على قرض.
96
+ - **{{Profile}}**, مرتبط بالنوايا مثل إلغاء البطاقة، التحقق من الرسوم.
97
+ - **{{Customer Service Working Hours}}**, مهم للنوايا مثل تفعيل البطاقة، التقديم للحصول على قرض.
98
+ - **{{Credit Card}}**, يظهر عادة في النوايا مثل تفعيل البطاقة، حظر البطاقة.
99
+ - **{{Bank App}}**, مذكور في النوايا مثل تفعيل البطاقة، حظر البطاقة.
100
+ - **{{Loan Account Number}}**, مرتبط بالنوايا مثل إلغاء القرض، التحقق من مدفوعات القرض.
101
+ - **{{Account Settings}}**, مرتبط بالنوايا مثل تفعيل البطاقة، حظر البطاقة.
102
 
103
  This comprehensive list of entities ensures that the dataset is well-equipped to train models that are highly adept at understanding and processing a wide range of banking-related queries and tasks.
104
 
 
115
  - **M - Morphological variation**: Adjusts for inflectional and derivational forms in banking terminology.
116
  - Example: "is my account active", "is my account activated"
117
  - **L - Semantic variations**: Handles synonyms, use of hyphens, compounding common in banking communications.
118
+ - Example: “ما هو تاريخ رصيدي؟", “ما هو تاريخ الفاتورة الخاصة بي؟”
119
 
120
  ### Tags for Syntactic structure variation
121
 
122
  - **B - Basic syntactic structure**: Simple, direct commands or statements.
123
+ - Example: "تفعيل بطاقتي", "أحتاج ��لى التحقق من رصيدي"
124
  - **I - Interrogative structure**: Structuring sentences in the form of questions.
125
+ - Example: “هل يمكنك إظهار رصيدي؟”, “كيف أقوم بتحويل الأموال؟”
126
  - **C - Coordinated syntactic structure**: Complex sentences coordinating multiple ideas or tasks.
127
+ - Example: “أريد تحويل الأموال والتحقق من رصيدي، ماذا يجب أن أفعل؟”
128
  - **N - Negation**: Expressing denial or contradiction.
129
+ - Example: "لا أرغب في الاستمرار بهذه المعاملة، كيف يمكنني إيقافها؟"
130
 
131
  ### Tags for language register variations
132
 
133
  - **P - Politeness variation**: Polite forms often used in customer service.
134
+ - Example: “هل بإمكانك مساعدتي في التحقق من رصيد حسابي؟”
135
  - **Q - Colloquial variation**: Informal language that might be used in casual customer interactions.
136
+ - Example: "هل يمكنك أن تخبرني برصيدي؟"
137
  - **W - Offensive language**: Handling potentially offensive language which might occasionally appear in frustrated customer interactions.
138
+ - Example: “أنا مستاء من هذه الاتهامات، هذا سخيف!”
139
 
140
  ### Tags for stylistic variations
141
 
142
  - **K - Keyword mode**: Responses focused on keywords relevant to banking tasks.
143
+ - Example: "التحقق من الرصيد", "حالة الحساب"
144
  - **E - Use of abbreviations**: Common abbreviations in the context of banking.
145
+ - Example: “حس for جساب” ,
146
+ - “ المعاملة for عملية مالية”
147
  - **Z - Errors and Typos**: Includes common misspellings or typographical errors found in customer inputs.
148
+ - Example: “كيف يمكنني التحقق من رصيدي”
149
 
150
  ### Other tags not in use in this Dataset
151
 
152
  - **D - Indirect speech**: Expressing commands or requests indirectly.
153
+ - Example: “كنت أتساءل إذا كان بإمكانك إظهار آخر معاملة لي.”
154
  - **G - Regional variations**: Adjustments for regional language differences.
155
+ - Example: SA vs British AE: "حساب جاري" vs "حساب جاري"
156
  - **R - Respect structures - Language-dependent variations**: Formality levels appropriate in different languages.
157
  - Example: Using “vous” in French for formal addressing instead of “tu.”
158
  - **Y - Code switching**: Switching between languages or dialects within the same conversation.
159
+ - Example: “هل يمكنك مساعدتي في حسابي، من فضلك؟”
160
 
161
  These tags not only aid in training models for a wide range of customer interactions but also ensure that the models are culturally and linguistically sensitive, enhancing the customer experience in retail banking environments.
162
 
 
182
 
183
  ---
184
 
185
+ (c) Bitext Innovations, 2024