孟加拉语虚假评论检测数据集BFRD-食品评论-2024-shawontanvir
数据来源：互联网公开数据
标签：虚假评论检测,孟加拉语,情感分析,自然语言处理,机器学习,文本分类,社交媒体,评论数据
数据概述：
本数据集“孟加拉语虚假评论检测数据集”（BFRD）是一个二元分类数据集，旨在用于孟加拉语虚假评论的检测研究。该数据集包含来自社交媒体平台的食品相关评论，由四位母语为孟加拉语的专家进行标注，标注的可信度超过90%。数据集的Fleiss' Kappa评分为0.83，表明标注者之间的一致性较高。
数据集包含以下统计信息：
* 虚假评论数量：1339条
* 非虚假评论数量：7710条
数据集的其他统计特征：
| 统计指标 | 虚假评论 | 非虚假评论 |
| | | - |
| 总词数 | 155,789 | 927,902 |
| 唯一词数 | 17,739 | 51,200 |
| 最大评论长度 | 693 | 1,614 |
| 平均每条评论词数 | 116.35 | 120.35 |
| 平均每条评论唯一词数 | 84.99 | 88.42 |
数据用途概述：
该数据集主要用于孟加拉语虚假评论的检测研究，适用于训练和评估机器学习模型，尤其是自然语言处理（NLP）模型。研究人员可以使用该数据集进行情感分析、文本分类、虚假信息检测等方面的研究。该数据集可以用于开发和测试检测孟加拉语虚假评论的系统，有助于提高在线评论的可靠性，保护消费者和商家的权益。
