商品評(píng)論數(shù)據(jù)集的目標(biāo)級(jí)通常包括以下幾個(gè)方面：

1. 情感分析：對(duì)商品評(píng)論的情感進(jìn)行分類，判斷用戶對(duì)商品的評(píng)價(jià)是正面還是負(fù)面。

2. 主題分類：將評(píng)論內(nèi)容按照主題進(jìn)行分類，如價(jià)格、質(zhì)量、服務(wù)、外觀等。

3. 實(shí)體識(shí)別：識(shí)別評(píng)論中的實(shí)體，如品牌、型號(hào)、顏色等。

4. 關(guān)鍵詞提?。簭脑u(píng)論中提取出關(guān)鍵詞，用于后續(xù)的文本挖掘和推薦系統(tǒng)。

5. 情感傾向性預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)評(píng)論的情感傾向性，為商家提供決策支持。

6. 語(yǔ)義相似度計(jì)算：計(jì)算不同評(píng)論之間的語(yǔ)義相似度，用于推薦系統(tǒng)和搜索引擎。

7. 用戶行為分析：分析用戶的購(gòu)買行為和評(píng)價(jià)行為，為商家提供個(gè)性化推薦。

8. 趨勢(shì)分析：分析評(píng)論數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)。

9. 分類模型訓(xùn)練：使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練分類模型，提高對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確性。

10. 可視化展示：將評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示，方便商家和用戶更好地理解和分析評(píng)論信息。