Datasetpublic

LorthGyu/indonesian-product-reviews

Ulasan Produk Indonesia 🛒 Kumpulan 158 ulasan produk bahasa Indonesia — gaya orang biasa nulis review beneran: santai, detail, kadang emoji. 7 kategori produk, rating 1-5, sentiment berlabel. Kenapa dataset ini ada? Sentiment analysis e-commerce Indonesia butuh data ulasan yang realistis — bukan teks formal. Dataset ulasan produk Indonesia di HF belum ada (turkish_product_reviews 291 dl — bukti permintaan). Ini yang pertama: ulasan natural dengan slang & grammar… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/LorthGyu/indonesian-product-reviews.

sourceHugging Facemitupdated 2mo agoView on Hugging Face

0likes15downloads

Dataset Card

Ulasan Produk Indonesia 🛒

Kumpulan 158 ulasan produk bahasa Indonesia — gaya orang biasa nulis review beneran: santai, detail, kadang emoji. 7 kategori produk, rating 1-5, sentiment berlabel.

Kenapa dataset ini ada?

Sentiment analysis e-commerce Indonesia butuh data ulasan yang realistis — bukan teks formal. Dataset ulasan produk Indonesia di HF belum ada (turkishproductreviews 291 dl — bukti permintaan). Ini yang pertama: ulasan natural dengan slang & grammar santai, distribusi 50% positif / 25% negatif / 25% netral.

Isi

Field	Tipe	Contoh
`product_category`	string	`elektronik`/`makanan_minuman`/`fashion`/`skincare`/`rumah_tangga`/`otomotif`/`gadget`/`alat_tulis`
`product_name`	string	`"Smartphone X4 Pro 128GB"`
`review`	string	`"kualitasnya oke sih tapi pengirimannya lama banget 😤"`
`rating`	int	`1-5` (konsisten dengan sentiment)
`sentiment`	string	`positif`/`negatif`/`netral`
`verified_purchase`	bool	`true`/`false`

Cara pakai

python

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("LorthGyu/indonesian-product-reviews")

# Fine-tune sentiment classifier
labels = ds["train"].unique("sentiment")
print(labels)  # ['positif', 'negatif', 'netral']

Lisensi

MIT — ulasan orisinal (bukan salinan marketplace).