商品評論數(shù)據(jù)集的目標級通常是指對數(shù)據(jù)進行分類或標記，以便后續(xù)的機器學習模型能夠更好地理解和處理這些數(shù)據(jù)。在填寫目標級時，需要根據(jù)實際應用場景和任務需求來確定。以下是一些常見的目標級：

1. 情感分析（Sentiment Analysis）：將評論分為正面、負面或中性。
2. 關(guān)鍵詞提取（Keyword Extraction）：從評論中提取關(guān)鍵詞或短語。
3. 主題建模（Topic Modeling）：識別評論中的常見主題或話題。
4. 實體識別（Entity Recognition）：識別評論中提到的商品名稱、品牌、價格等實體。
5. 分類（Classification）：將評論分為不同的類別，如“好評”、“中評”或“差評”。
6. 聚類（Clustering）：將相似的評論歸為一組，以便于進一步分析。
7. 序列標注（Sequence Tagging）：將連續(xù)的文本序列（如一句話）標注為特定的標簽。
8. 問答系統(tǒng)（Question Answering）：從評論中提取問題的答案。
9. 推薦系統(tǒng)（Recommendation System）：根據(jù)評論內(nèi)容為用戶推薦商品。

在填寫目標級時，需要確保所選目標與實際任務緊密相關(guān)，并能夠反映數(shù)據(jù)的特點和價值。同時，還需要考慮數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，以確保模型能夠從數(shù)據(jù)中獲得準確的結(jié)果。