Datasets:

mahfuzh74

/

absa_bca_v2

like 0

BRI dan Mandiri , sama .Sama-sama cuma tersedia 1 teller bahkan ketika antrean panjang .*kenapa yang swasta seperti BCA selalu mengutamakan pelayanan dan yang BUMN enggak ya ?

<service-teller>cuma tersedia 1 teller antrean panjang</service-teller> <service-general>mengutamakan pelayanan</service-general>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

BCA KCU Kelapa Gading seberang La Piazza , prioritas nya saja butuh 2 jam antrean 40 orang , kalau yang antrean umum teller nya harus lihat pakai teropong jauh sekali antrean dan sampai duduk lesehan , itu koper-koper bukan mau wisata hehe

<service-teller>prioritas butuh 2 jam antrean 40 orang umum teller harus lihat pakai teropong jauh sekali antrean dan sampai duduk lesehan</service-teller>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Bank sebelah yang berlogo pita emas ( serius ) !Jadi saya setor tunai di ATM bca , uang yang terakhir enggak bisa disetor mungkin lecek atau apalah ya , niat saya mau ke atas menukar uang yang lebih bagus biar bisa disetor tunai di atm , ( karena tahu sendiri ya kan antrean teller bca ) lebih baik

<facility-atm>setor ATM uang yang terakhir enggak bisa disetor</facility-atm> <service-teller>tahu sendiri ya kan antrean teller</service-teller>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

memang boleh @HaloBCA , kalau nasabah dari teller terus dia langsung potong antrean ke CS dengan alasan dia sudah terlebih dahulu di situ ?Dan yang lebih mengesalkan petugas BCA diam saja sambil senyum .Sudah menunggu CS yang lama ditambah antrean diserobot .tolong lebih profesional kerja nya .

<service-karyawan>petugas diam saja sambil senyum</service-karyawan> <service-cs>CS lama antrean diserobot tolong lebih profesional kerja nya</service-cs>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Hari ini ada perlu transfer dari BCA ke bank lain .Satpam BCA Gedung Serpong yang menyambut di pintu masuk bilang " bisa " .Setelah sabar nunggu 10 nomor antrean , teller bilang " tidak bisa " .Perasaan saya terhadap hal ini : lebih dari sekadar kecewa dan marah @HaloBCA @BankBCA ada respon ?

<service-teller>transfer teller lebih dari sekadar kecewa dan marah</service-teller>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

aku 17 bikin bca .soal nya bca ada di mana-mana .nanti ke bank nya saja , minta tolong satpam nya , terus sama satpam nya dikasih nomor antrean , nanti kalau dipanggil ya sudah deh nanti dibantu sama teller nya

<general>ada di mana-mana</general> <service-satpam>satpam dikasih nomor antrean</service-satpam> <service-teller>dibantu teller</service-teller>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Terima kasih bca_bogor , terima kasih atas pelayanan yang ramah , enggak pernah bertemu antrean yang panjang , terutama senyum yang enggak pernah lepas dari mbak @ ptya_pratiwi mbak teller yang

<service-general>pelayanan ramah enggak pernah bertemu antrean yang panjang</service-general> <service-teller>senyum yang enggak pernah lepas teller</service-teller>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan BCA yang baru bagus nih lucu-lucu jadi inspirasi

<general-iklan>Iklan bagus nih lucu-lucu jadi inspirasi</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan kredit konsumer BCA ini bagus lo , serius .

<general-iklan>Iklan kredit konsumer bagus lo , serius</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

iklan , " solusi BCA " , keren , konsep nya

<general-iklan>iklan keren , konsep nya</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Gue suka iklan gebyar tahapan bca yang baru .corak nya bagus .

<general-iklan>suka iklan gebyar tahapan corak nya bagus</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan e - banking BCA bagus .lagu nya dan koreografi menari nya enak .:)

<general-iklan>Iklan e - banking bagus lagu koreografi enak</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Ini iklan ulang tahun nya BCA bagus banget

<general-iklan>iklan ulang tahun bagus banget</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan BCA zaman dahulu begitu , bagus juga konsep nya .

<general-iklan>Iklan bagus juga konsep nya</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Wow Bagus nih Iklan korporasi 55 tahun BCA .

<general-iklan>Bagus nih Iklan korporasi 55 tahun</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

sebagai informasi , iklan Bakti BCA di TV keren .Banget .

<general-iklan>iklan Bakti keren . Banget</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Baru tahu dari iklan kalau bca ada layanan video banking keren amat ya

<service-general>video banking keren amat</service-general>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

suka banget sama iklan e - banking BCA .keren :)

<general-iklan>suka banget iklan e - banking keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Ah iklan BCA yang " ada kebaikan besar dibalik kebaikan kecil " bikin merinding .Keren #penikmatiklan

<general-iklan>iklan bikin merinding . Keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

iklan nya BCA Indonesia Open sih keren .

<general-iklan>iklan Indonesia Open keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Anjing iklan BCA indonesia open keren bangsat - _ -

<general-iklan>iklan indonesia open keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

keren ih lihat iklan #GebyarBCA , nuansa film , BCA Hollywood .hihi

<general-iklan>keren iklan GebyarBCA nuansa film , BCA Hollywood</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan bank BCA yang orang-orangan kertas keren lo :)

<general-iklan>Iklan keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Keren banget iklan bca hari ini : pastikan kendali bisnis ada di tangan anda !:)

<general-iklan>Keren banget iklan</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan BCA lagu pengiring nya keren

<general-iklan>Iklan lagu pengiring keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Video nya keren , promosi iklan yang bagus , dengan segala kemudahan yang bisa didapat dengan memiliki tabungan di BCA .

<general-iklan>Video keren promosi iklan bagus</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan gebyar tahapan BCA keren juga ide besar nya .tumben sudah mulai enggak kaku ini BCA :)

<general-iklan>Iklan gebyar tahapan keren juga ide besar nya enggak kaku</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

iklan gebyar tahapan BCA ini keren banget .

<general-iklan>iklan gebyar tahapan keren banget</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan bca selalu berarti dan keren ya

<general-iklan>Iklan selalu berarti dan keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

tetapi apa pun , layanan bca tetap yang asyik dan keren dibanding bank lain .

<service-general>layanan tetap yang asyik dan keren dibanding bank lain</service-general>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan bca kpr keren nih .

<general-iklan>Iklan kpr keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Keren iklan solusi bca .semua berawal dari mimpi

<general-iklan>Keren iklan solusi</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

iklan BCA keren ya .hanya dengan berlari kita bisa dapatkan rumah impian : |

<general-iklan>iklan keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Masih tergila-gila instrumen iklan bca , terutama pianon nya keren sekali .

<general-iklan>instrumen iklan keren sekali</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Keren banget deh iklan TV Solusi BCA .enggak salah pilih deh .

<general-iklan>Keren banget iklan TV Solusi</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

iklan " solusi BCA " yang baru keren konsep nya , slogan nya " berawal dari mimpi " itu yang enggak tahan

<general-iklan>iklan keren konsep nya slogan enggak tahan</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

tepuk tangan sambil berdiri buat iklan KPR BCA .Merinding .Gila keren mampus

<general-iklan>tepuk tangan sambil berdiri iklan KPR Merinding . Gila keren mampus</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

iklan BCA flazz .mantap

<general-iklan>iklan flazz mantap</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan BCA yang baru keren .Memotivasi banget

<general-iklan>Iklan keren . Memotivasi banget</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Wah iklan Solusi BCA keren sumpah !

<general-iklan>iklan Solusi keren sumpah</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan BNI - nya keren .Kartu BNI - nya juga keren

<general-iklan>Iklan keren</general-iklan> <product-kartu debit>Kartu keren</product-kartu debit>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Gila !keren benar iklan baru nya #BCA konsep dan ide kreatif nya TOP banget !walaupun konsep nya agak mirip klip video nya #KylieMinogue

<general-iklan>keren benar iklan konsep dan ide kreatif nya TOP banget konsep nya agak mirip klip video nya # KylieMinogue</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

iklan BCA keren tanpa embel-embel ' galau '

<general-iklan>iklan keren tanpa embel-embel ' galau</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Keren juga iklan Bank BCA ulang tahun 1957 -- 2012 di TV .

<general-iklan>Keren iklan ulang tahun 1957 - - 2012</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan ultah BCA ini keren .tempo dahulu banget .bangga jadi bagian dari BCA

<general-iklan>Iklan ultah keren</general-iklan> <general>bangga</general>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan BCA yang 55 tahun itu keren menurut gue , dari masa ke masa nya dapat banget .hahahaha

<general-iklan>Iklan 55 tahun keren</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan solusi BCA eksekusi nya cakap lo

<general-iklan>Iklan solusi eksekusi nya cakap</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

cakap nih iklan bca menapak tilas nya

<general-iklan>cakap iklan</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

bca pelit banget mengasih promo .apa karena sudah di atas angin kali ya .kartu kredit lain promo banyak

<general-promo>pelit banget promo</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Lagian si BCA pelit sih mengasih promo .Begini deh akibat nya hahaha

<general-promo>pelit promo</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Cinta banget sama cc BCA .Biar pun pelit limit tetapi paling banyak mengasih promo :)

<product-kartu kredit>Cinta banget cc pelit limit paling banyak promo</product-kartu kredit>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Memang dasar ya bca , perubahan promo enggak bilang-bilang , makin pelit saja lagi ,

<general-promo>perubahan promo enggak bilang-bilang , makin pelit saja</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

bca pelit banget kasih promo resto :(

<general-promo>pelit banget promo resto</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

BCA pelit banget mengasih promo nih .: p

<general-promo>pelit banget promo</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

@bankmandiri mandiri e - cash payah banget .Promo enggak konsisten , pelit , dan enggak mampu

<product-e-money>e - cash payah banget Promo enggak konsisten , pelit , dan enggak mampu</product-e-money>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Mandiri pelit amat enggak ada promo - ____ - "

<general-promo>pelit amat enggak ada promo</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

CIMB Niaga mengasih promo diskon resto tetapi nomor CC - nya harus tertentu .Dasar bank tolol pelit najis , itu sih enggak niat promo .

<general-promo>promo diskon resto nomor CC - nya harus tertentu . Dasar bank tolol pelit najis , itu sih enggak niat promo</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Promo CIMB Niaga itu di semarang dikit ya

<general-promo>Promo dikit</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

@Halobca sekarang promo credit card - nya makin dikit ya ,

<product-kartu kredit>promo credit card dikit</product-kartu kredit>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

@HaloBCA @KartuKreditBCA Ada kuota promo masing-masing bank .Dan BCA sepertinya nomor 1 ludes :) .yang beli via BCA banyak , tetapi kuota dikit .

<product-kartu kredit>KartuKreditBCA Ada kuota promo</product-kartu kredit>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Bca ini pintar , tahu yang pakai klikPay sedikit terus kasih tahu ada promo hari minggu dan gue yakin yang bikin akun klikPay baru disetujui hari rabu , curang BCA

<general>pintar</general> <facility-klikpay>yang pakai klikPay sedikit promo hari minggu curang</facility-klikpay>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

bca dong mau mengambil sampai 0 limit bisa doi wkwk promo sedikit : D

<product-kartu kredit>mengambil sampai 0 limit bisa promo sedikit</product-kartu kredit>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

BCA dikit banget promo nya , enggak jadi saja ya

<general-promo>dikit banget promo</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

makanya kak John pakai flazz BCA saja lebih banyak diskon nya .

<product-flazz>flazz lebih banyak diskon</product-flazz>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Wah BCA menyusahkan nih .enggak semua ATM mandiri bisa transfer ke dia .BNI juga enggak bisa .Untung BRI bisa .

<general>menyusahkan</general> <facility-atm>enggak semua ATM bisa transfer ke dia enggak bisa bisa</facility-atm>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

cuma promo nya dikit uob enggak kayak bca atau mandiri bu .

<general-promo>promo nya dikit</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Promo nya suka enggak masuk cashback - nya , tiap bulan harus komplain terus lewat HaloBCA .Payah .

<general-promo>Promo suka enggak masuk cashback Payah</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

@HaloBCA Promo Dairy Queen untuk 61 % Ternyata ada syarat ketentuan yang tidak ditulis oleh BCA .Payah !

<general-promo>Promo Dairy Queen Ternyata ada syarat ketentuan yang tidak ditulis Payah</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

payah promo bca saku ku - nya sudah dapat terus pas bayar tiba-tiba eror terjadi perubahan harga .kagak niat promo nya

<product-sakuku>payah promo saku ku tiba-tiba eror terjadi perubahan harga . kagak niat promo nya</product-sakuku>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

ribet ya bca .kasih promo enggak jelas .payah

<general>ribet</general> <general-promo>promo enggak jelas . payah</general-promo>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Payah @bukalapak @HaloBCA @Bukalapak_Care tiga kali saya dapat promo klikPay 3x juga server gangguan dan gagal masuk website BCA .enggak niat promo

<facility-klikpay>promo klikPay 3x juga server gangguan dan gagal masuk website BCA . enggak niat promo</facility-klikpay>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

promo berlangganan menggunakan kartu kredit / debit BCA Rp 99.000,00 sampai 31 Januari .Nyata nya omong kosong !

<product-kartu kredit>promo kartu kredit omong kosong</product-kartu kredit> <product-kartu debit>promo debit omong kosong</product-kartu debit>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

@KartuKreditBCA huh .Payah nih promo BCA .sudah jauh-jauh datang ke sini .Kartu kredit lain masih ada promo , promo BCA - nya sudah stop !:(

<product-kartu kredit>KartuKreditBCA Payah promo sudah stop</product-kartu kredit>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Payah in layanan e - banking bca !masa transfer ke rekening lain sampai nya 2 -- 3 hari .Gila kali !

<facility-e-channel>Payah</facility-e-channel> <facility-klikbca>e - banking transfer ke rekening lain sampai nya 2 - - 3 hari . Gila kali</facility-klikbca>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Ah payah in bca , enggak bisa melulu kata nya .Buat apa pakai sistem daring data ya kalau begitu .

<general>payah</general> <facility-general>enggak bisa melulu sistem daring data</facility-general>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Payah nih bapak gue bukan nya buat credit card BCA , lebih banyak promo daripada HSBC

<product-kartu kredit>credit card , lebih banyak promo</product-kartu kredit>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Kartu BCA tahapan Xpresi ini gue banget , bagus deh desain nya .

<product-simpanan>tahapan Xpresi bagus desain</product-simpanan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan gebyar tahapan BCA keren juga ide besar nya .tumben sudah mulai enggak kaku ini BCA :)

<general-iklan>Iklan gebyar tahapan keren juga ide besar nya sudah mulai enggak kaku</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Suka sama iklan gebyar tahapan bca :)

<general-iklan>Suka iklan gebyar tahapan</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Pake Mobile Bca semua aman terkendali enggak perlu repot-repot ke atm. #iklan banget gue

<facility-BCA Mobile>Mobile Bca semua aman terkendali</facility-BCA Mobile>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

EDC BCA Mobile Mudahkan Pelanggan PHD - Pizza Hut Delivery Bayar Pesanan

<facility-EDC>EDC BCA Mobile Mudahkan Pelanggan PHD - Pizza Hut Delivery Bayar Pesanan</facility-EDC>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan bca mobile di youtube mengganggu

<general-iklan>Iklan mobile mengganggu</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan BCA mobile di youtube benar-benar menyebalkan

<general-iklan>Iklan mobile benar-benar menyebalkan</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Untung ada BCA Mobile , beli pulsa kapan pun di mana pun jadi mudah #iklan

<facility-BCA Mobile>BCA Mobile beli pulsa kapan pun di mana pun jadi mudah</facility-BCA Mobile>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

BCA mobile untuk Blackberry enak juga .serasa atm pribadi

<facility-BCA Mobile>BCA mobile untuk Blackberry enak juga . serasa atm pribadi</facility-BCA Mobile>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Iklan BRI prioritas jauh lebih keren dan enggak ' menjual mimpi ' seperti iklan BCA .

<general-iklan>Iklan prioritas jauh lebih keren dan enggak ' menjual mimpi ' seperti iklan</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Keren juga nih iklan BRI Prioritas .

<general-iklan>Keren iklan Prioritas</general-iklan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

mau transaksi , gue kan BCA prioritas masa mbak nya enggak percaya & kayak meremehkan , payah pokok nya pelayanan dia

<service-prioritas>prioritas payah pelayanan</service-prioritas>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

BCA intercon payah banget !Masa yang prioritas tetap menunggu .Buang-buang waktu saja .

<service-prioritas>payah banget prioritas tetap menunggu . Buang-buang waktu saja</service-prioritas>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Prioritas padahal tetapi ribet nya sama ( di Bank BCA Pasar Baru )

<service-prioritas>Prioritas ribet nya sama</service-prioritas>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

BCA ribet .sudah nasabah prioritas tetap saja aturan nya ribet

<general>ribet</general> <service-prioritas>nasabah prioritas aturan nya ribet</service-prioritas>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Setahu ku mengurus rekening koran di BCA itu ribet kalau bukan rekening tahapan perusahaan / prioritas .Mending dari klikbca .

<service-cs>mengurus rekening koran ribet</service-cs>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Pinjam pakai agunan BPKB saja masih ribet syarat nya .Tetap pakai slip gaji prioritas .BCA oh BCA

<product-pinjaman>Pinjam masih ribet syarat nya</product-pinjaman>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

BCA prioritas masih tetap ribet ya ?Kata nya prioritas huw

<service-prioritas>prioritas masih tetap ribet</service-prioritas>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Lagi di BCA kebayoran baru .sudah cukup lama enggak bank fisik .saya terkesan pelayanan nya oke banget , dibikinkan kopi , dikasih majalah Apalagi gue prioritas ya

<service-general>pelayanan nya oke banget</service-general>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

kenapa si BCA makin lama makin kayak tahi enggak pernah telepon kasih tahu ada yang berubah percuma jadi prioritas juga

<general>makin lama makin kayak tahi enggak pernah telepon kasih tahu ada yang berubah</general>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

@HaloBCA buka rekening BCA enggak pakai lama , enggak pakai antre , pelayanan yang cepat ramah sigap membuat saya berasa jadi nasabah prioritas terima kasih BCA

<product-simpanan>buka rekening enggak pakai lama , enggak pakai antre , pelayanan yang cepat ramah sigap</product-simpanan>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Bca prioritas pun antre cukup lama ._ .

<service-prioritas>prioritas antre cukup lama</service-prioritas>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

@BCA menyebalkan amat sih kalau sudah antre lama di teller didahului sama prioritas , mentang-mentang banget .

<general>menyebalkan amat</general> <service-teller>sudah antre lama di teller didahului sama prioritas , mentang-mentang banget</service-teller>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output:

Mau prioritas mau enggak tetap saja antre lama banget ini bank bca

<service-prioritas>prioritas antre lama banget</service-prioritas>

Task: Extract aspects and corresponding text from the input sentence. Use the provided list of aspects to categorize the extracted text. Input format: A sentence or short paragraph in Indonesian. Output format: XML-style tags containing the aspect and corresponding text. Aspect list: facility-BCA Mobile facility-EDC facility-NFC facility-aplikasi facility-atm facility-deposit box facility-e-channel facility-general facility-kantor facility-keybca facility-klikbca facility-klikpay facility-m-bca facility-mesin cs digital facility-payroll facility-phone banking general general-iklan general-promo product-KKB product-KMK product-KPR product-KUR product-asuransi product-deposito product-e-money product-flazz product-general product-giro product-kartu debit product-kartu kredit product-kartu-kredit product-pinjaman product-sakuku product-simpanan service-cs service-customer center service-general service-haloBCA service-kantor cabang service-karyawan service-prioritas service-satpam service-telemarketing service-teller service-tukang parkir Rules for extraction: 1. Identify the most relevant aspect(s) from the list for the given input. 2. Extract the minimal span of text that accurately represents the aspect. 3. If multiple aspects are present, extract each one separately. 4. If no relevant aspect is found, output "NONE" Examples: Input: BNI enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek. Padahal kliring giro / cek ada batas waktu nya. Payah! Output: <service-teller>enggak menyediakan jalur teller khusus kliring giro / cek</service-teller> <general>Payah</general> Input: Teller Mandiri yang baru ini ribet sekali. Output: <service-teller>Teller ribet sekali</service-teller> Input: mau verifikasi kartu kredit saja susah ya, danamon danamon. sudah bagus dipakai lo ini dipersulit. mau nya apa T.T Output: <product-kartu kredit>verifikasi kartu kredit susah</product-kartu kredit> Input: Saya sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari. Output: <facility-BCA Mobile>sangat puas dengan layanan BCA Mobile, sangat memudahkan transaksi sehari-hari</facility-BCA Mobile> Input: Bank ini tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna. Output: <general>tidak memiliki fasilitas apa-apa yang berguna</general> Input: Siang ini , baik mobile BCA enggak bisa digunakan @HaloBCA internet banking juga lelet . Output: <facility-BCA Mobile>mobile BCA enggak bisa digunakan</facility-BCA Mobile> <facility-klikbca>internet banking lelet</facility-klikbca> Input: Iya sih , aplikasi mobile - nya Mandiri lebih bagus dari BCA . Output: <facility-aplikasi>aplikasi mobile lebih bagus dari</facility-aplikasi> <facility-BCA Mobile>lebih bagus</facility-BCA Mobile> Input: Cuaca hari ini cerah sekali. Output: NONE Handling ambiguity: - If a sentence could belong to multiple aspects, write all of them Now, given the input text below, extract the relevant aspects and text: Input: [text] Output: