recmeapp/thumbs-up

该数据集包含来自Google Play的210多万条负面用户评论（评分为1或2的评论），涵盖9775个应用和48个类别。此外，每条评论在一个月内收到的投票数也被记录，投票数多的评论被认为是重要评论。

原始信息汇总

数据集卡片 for Dataset Name

数据集描述

数据集概述

该数据集包含超过210万条负面用户评论（评分1或2的评论），来自Google Play上的9775个应用，涵盖48个类别。此外，还记录了每条评论在一个月内获得的投票数，投票数较多的评论可被视为重要评论。

支持的任务和排行榜

通过识别突出的应用评论，主动检测应用问题。

语言

英语

如何使用数据集？

python from datasets import load_dataset import pandas as pd

加载数据集

dataset = load_dataset("recmeapp/thumbs-up")

转换为Pandas DataFrame

dfs = {split: dset.to_pandas() for split, dset in dataset.items()} dataset_df = pd.concat([dfs["train"], dfs["validation"], dfs["test"]])

数据集中有多少行？

print(f数据集中有 {len(dataset_df)} 行。)

数据集中有多少个唯一应用？

print(f数据集中有 {len(dataset_df["app_name"].unique())} 个唯一应用。)

数据集中有多少个类别？

print(f数据集中有 {len(dataset_df["category"].unique())} 个唯一类别。)

数据集中一条评论获得的最高投票数是多少？

print(f数据集中一条评论获得的最高投票数是 {max(dataset_df["votes"])}。)