kshitizgajurel/Emotions-Annotated-Customer-Care-QA-Dataset-Romanized-and-Devanagari

Dataset Card for Dataset Name

<!-- Provide a quick summary of the dataset. --> यो देवनागरी नेपाली भाषाको डेटासेट विशेषगरी च्याटबोट प्रणालीहरू बनाउनको लागि डिजाइन गरिएको हो। यसमा विभिन्न श्रेणीहरूको डेटासेटहरू समावेश गरिएको छ, जसलाई JSON मा ढाँचा बनाईएको छ, जसले नेपाली वार्तालाप एआई अनुप्रयोगहरूको लागि भाषा मोडेलहरूलाई तालिम र फाइन-ट्यून गर्नको लागि व्यापक स्रोत प्रदान गर्दछ।

Dataset Prepared by:

• —Manoj Kumar Baniya
• —Aakash Kumar Thakur
• —Manish Kathet
• —Kshitiz Gajurel

Dataset Details

Dataset Description

<!-- Provide a longer summary of what this dataset is. --> यो डेटासेट विशेषगरी देवनागरी नेपाली भाषामा च्याटबोट प्रणालीहरूको विकासको लागि तयार गरिएको हो। यसमा ४.९३ हजार पंक्तिहरू छन् र निम्न विभिन्न श्रेणीहरू समावेश छन्: अर्डर रद्द, सम्पर्क, डेलिभरी सेवा, छुट, अभिवादन, स्थान उपलब्धता, अर्डर, भुक्तानी विधि, उत्पादन सुविधाहरू, फिर्ता सोधपुछ, र वारेन्टी ग्यारेन्टी। प्रत्येक प्रविष्टिमा प्रश्न, उत्तर, र तिनीहरूको आशय (intent) समावेश गरिएको छ। डेटासेट JSON ढाँचामा छ र नेपाली वार्तालाप एआई अनुप्रयोगहरूको तालिम र फाइन-ट्यूनिङको लागि उत्कृष्ट स्रोत हो।

Dataset Sources [optional]

<!-- Provide the basic links for the dataset. --> यो डेटासेट विभिन्न स्रोतहरूबाट संकलन गरिएको हो, जसमा ग्राहक समर्थन प्रणाली, अनलाइन खुद्रा पसलहरू, ग्राहक सेवा FAQ (Frequently Asked Questions) खण्डहरू, र नेपाली भाषामा प्रयोग भएका सामान्य प्रश्नहरू समावेश छन्। थप रूपमा, केही डेटा विशेषगरी नेपाली ग्राहकहरूको आवश्यकतालाई ध्यानमा राख्दै सिर्जना गरिएको हो। यी सबै स्रोतहरू मिलेर यो डेटासेट तयार गरिएको हो, जसले नेपाली भाषामा च्याटबोट प्रणालीहरूलाई अधिक प्रभावकारी र यथार्थपूर्ण बनाउँछ।

Uses

<!-- Address questions around how the dataset is intended to be used. --> यो डेटासेट विभिन्न उपयोगहरूको लागि उपयुक्त छ:

• —च्याटबोट प्रशिक्षण: नेपाली भाषामा कुशल च्याटबोट बनाउन यो डेटासेट प्रयोग गर्न सकिन्छ, जसले ग्राहकहरूको प्रश्नहरूको सही उत्तर दिन सक्छ।
• —भाषा मोडेल फाइन-ट्यूनिङ: पूर्वनिर्मित भाषा मोडेलहरूलाई नेपाली भाषामा फाइन-ट्यून गर्नका लागि यो डेटासेट उपयोगी छ।
• —ग्राहक सेवा सुधार: नेपाली भाषामा ग्राहक सेवा प्रदान गर्ने संस्थाहरूले यो डेटासेट प्रयोग गरेर आफ्ना सेवा सुधार गर्न सक्छन्।
• —शैक्षिक अनुसन्धान: भाषा प्रविधि र एआई अनुसन्धानकर्ताहरूले यो डेटासेटको प्रयोग गरेर नेपाली भाषामा विभिन्न अध्ययन र अनुसन्धान गर्न सक्छन्।
• —स्वत: उत्तर प्रणाली विकास: विभिन्न एप्लिकेशनहरूमा स्वत: उत्तर प्रणाली विकास गर्न यो डेटासेट उपयोगी छ, जसले नेपाली भाषामा प्रयोगकर्ताहरूसँग कुराकानी गर्न सक्षम बनाउँछ।

Direct Use

<!-- This section describes suitable use cases for the dataset. --> यो डेटासेटको प्रत्यक्ष प्रयोग निम्नानुसार गर्न सकिन्छ:

• —च्याटबोट विकास: नेपाली भाषामा प्रश्न र उत्तरको तालिम दिइ च्याटबोट प्रणालीहरू बनाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
• —FAQ प्रणाली: ग्राहकहरूको सामान्य प्रश्नहरूको स्वत: उत्तर प्रणाली विकास गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
• —ग्राहक सेवा समर्थन: ग्राहक सेवा प्रतिनिधिहरूलाई सहायक उपकरणको रूपमा प्रयोग गर्न सकिन्छ, जसले प्रश्नहरूको छिटो र सही उत्तर दिन सक्छ।
• —नेपाली भाषाको अनुसन्धान: भाषा प्रविधिमा नेपाली भाषाको लागि अनुसंधान र विकास कार्यहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ।
• —एआई मोडेल फाइन-ट्यूनिङ: नेपाली भाषाको लागि पूर्वनिर्मित एआई मोडेलहरूलाई अनुकूलित गर्न यो डेटासेट प्रयोग गर्न सकिन्छ।

Out-of-Scope Use

<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the dataset will not work well for. -->

यो डेटासेटका निम्न प्रयोगहरू उचित छैनन्:

• —वैयक्तिक डाटा विश्लेषण: व्यक्तिगत जानकारी र गोपनीय डाटा विश्लेषणका लागि यो डेटासेट प्रयोग गर्नु उपयुक्त छैन।
• —नकारात्मक प्रचार: गलत जानकारी फैलाउन वा नकारात्मक प्रचार गर्न यो डेटासेट प्रयोग गर्नु हुँदैन।
• —अनुचित सामग्री निर्माण: यो डेटासेटको प्रयोग गरेर अनुचित, अपमानजनक, वा हानिकारक सामग्री निर्माण गर्नु अनुचित हो।
• —कानूनी परामर्श: कानूनी परामर्श र निर्णयहरूको लागि यो डेटासेट प्रयोग गर्न मिल्दैन।
• —भाषा अनुवाद प्रणाली: यो डेटासेट विशिष्ट रूपमा च्याटबोट र ग्राहक सेवा सम्बन्धी प्रश्नहरूको लागि डिजाइन गरिएको हो, त्यसैले भाषाको व्यापक अनुवाद प्रणाली विकासको लागि यसको प्रयोग गर्न मिल्दैन।

Dataset Structure

<!-- This section provides a description of the dataset fields, and additional information about the dataset structure such as criteria used to create the splits, relationships between data points, etc. --> यो डेटासेटको संरचना निम्नानुसार छ:

• —प्रश्न (question): प्रयोगकर्ताले सोधेको प्रश्न।
• —उत्तर (answer): च्याटबोटले दिनुपर्ने उत्तर।
• —आशय (intent): प्रश्नको उद्देश्य वा श्रेणी।
• —उप-आशय (sub-intent): आशय भित्रको विशिष्ट श्रेणी वा उद्देश्य।
• —भावना (emotion): प्रयोगकर्ताको प्रश्नमा अभिव्यक्त भएको भावना।

प्रत्येक प्रविष्टि JSON ढाँचामा प्रस्तुत गरिएको छ। उदाहरण स्वरूप:

In Romanized Language:
[
    {
        "id": 1,
        "query": "Account recovery process kasto huncha?",
        "response": "Account recovery process simple ra saral chha.",
        "intent": "Account Recovery",
        "subintent": "Account Recovery Process",
        "emotion": "Reassured"
    },
    {
        "id": 2,
        "query": "Bill maa garbar vayo jasto lagyo?",
        "response": "Kripaya detail batainu hos, ma herchu.",
        "intent": "Billing And Invoices",
        "subintent": "Billing Issue",
        "emotion": "Frustated"
    },
    {
        "id": 3,
        "query": "Malai naya product haruko update kasari prapta garna sakinchha?",
        "response": "Naya product haruko update hamro website bata prapta garna sakinchha.",
        "intent": "Digital Engagement",
        "subintent": "Subscribe To Newsletter",
        "emotion": "Hopeful "
    },
    {
        "id": 4,
        "query": "Tapai ko anubhav kasto rahyo hamro sewa sanga?",
        "response": "Tapai ko anubhav hamro sanga dherai ramro rahyo.",
        "intent": "Feedback And  Complaints",
        "subintent": "Provide Feedback",
        "emotion": "Satisfied"
    }
  
]

In Devanagari Language: [ { "id": 1, "query": "तपाई कसरी लगिन गर्नु हुन्छ?", "response": "तपाई लगिन गर्न पाए राम्रो हुन्छ।", "intent": "Account Management", "subintent": "Login Issue", "emotion": "Concerned" }, { "id": 2, "query": "मेरो कम्प्लेन्टको प्रतिक्रिया कहिले आउँछ? सपोर्टसँग सम्पर्क गर्नुपर्छ।", "response": "हाम्रो सपोर्ट टोलीले तपाईंको कम्प्लेन्टको समीक्षा गरेर जवाफ दिनेछ।", "intent": "Customer Support", "subintent": "Contact Support", "emotion": "Frustrated" }, { "id": 3, "query": "उद्योग समाचार हेर्नको लागि कुन पृष्ठमा जानुपर्छ?", "response": "उद्योग समाचार हेर्नको लागि तपाईं हाम्रो वेबसाइटको 'उद्योग समाचार' पृष्ठमा जानुहोस्।", "intent": "Educational Content", "subintent": "Industry News", "emotion": "Informed " }, { "id": 4, "query": "रिफन्ड प्रोसेस कति समय लाग्छ?", "response": "रिफन्ड प्रोसेस ५-७ कार्य दिन लाग्छ।", "intent": "Faqs", "subintent": "Payment Faqs", "emotion": "Hopeful" } ]