电报机器人意图识别的BERT微调数据集

Telegram机器人意图识别：没有公开的专用数据集，可以：1、使用公开的通用意图识别数据集（ATIS、SNIPS）；2、自己收集 Telegram 对话日志并标注（爬虫+人工）；3、在 Kaggle 搜索"intent classification dataset"。在微调时注意设置适合 Telegram 消息碎片化的 max_length。

Telegram：没有提供现成数据集，但可以从公开群组对话中爬取并进行标注。推荐HuggingFace上开源的俄语/英语意图识别数据集。微调时注意清洗Telegram特有符号和表情。

Telegram机器人意图识别微调BERT数据集很少，建议自建Telegram对话文本数据集，标注意图后训练BERT模型。参考公开数据集ATIS、SNIPS等。

Telegram官方没有数据集提供。可以自己收集机器人对话日志，然后按照意图标注，然后用BERT进行微调。开源社区偶尔有人会放出类似的，可以尝试GitHub搜索"telegram intent dataset"。质量是最重要的，建议手动清洗标注。