客户服务电子邮件情感分析与问题诊断数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：客户服务,电子邮件,情感分析,自然语言处理,问题诊断,文本数据,合成数据
数据概述：
本数据集包含由Gemini Pro生成的模拟客户服务电子邮件，旨在用于客户服务邮件分析、情感分析模型训练等研究。数据集模拟了Aetheros公司（一家为Web应用程序提供中间件解决方案的公司）的客户服务邮件场景，该公司提供五项主要服务：API开发、API监控、IAM（身份和访问管理）、Mercury语言（一种API开发语言）和完全托管的云服务。电子邮件围绕这些服务的问题、咨询或建议展开，并被组织成邮件线程，每个线程通常包含4-5封邮件。
数据结构包含以下字段：
subject：邮件主题
sender：发件人邮箱
receiver：收件人邮箱（公司邮箱）
timestamp：邮件接收时间戳
message_body：邮件正文
thread_id：邮件线程的唯一标识符
email_types：邮件类型，包含“inquiry”（咨询）和“issue”（问题）
email_status：邮件状态，包括“ongoing”（进行中）和“completed”（已完成）
email_criticality：邮件紧急程度，包括“low”（低）、“medium”（中）和“high”（高）
product_types：邮件涉及的产品类型，包括“API开发”、“API监控”、“IAM”、“Mercury语言”和“云管理”
agent_effectivity：客服处理问题的有效性，包括“very low”（非常低）、“low”（低）、“medium”（中）、“high”（高）和“very high”（非常高）
agent_efficiency：客服处理问题的效率，包括“very low”（非常低）、“low”（低）、“medium”（中）、“high”（高）和“very high”（非常高）
customer_satisfaction：客户满意度，范围从-1到+1，负值表示不满，正值表示满意
数据用途概述：
该数据集主要用于情感分析、文本分类、自然语言处理模型的训练和评估，以及客户服务领域的应用研究。研究人员可以利用该数据集开发和测试情感分析模型，分析客户反馈，诊断客户服务中的问题，并优化客户服务流程。此外，该数据集也适用于教学和学术研究，例如，用于演示文本挖掘和情感分析技术。
