ViVuTravel Dataset

Giới thiệu (Overview)

ViVuTravel là bộ dữ liệu tiếng Việt phục vụ cho việc xây dựng và đánh giá chatbot RAG (Retrieval-Augmented Generation) trong lĩnh vực du lịch và ẩm thực Việt Nam. Dữ liệu được thu thập từ các bài viết và bình luận trong các nhóm Facebook về review ăn uống, du lịch ở Hà Nội, Sài Gòn và các địa phương khác, kết hợp với dữ liệu địa điểm và bộ test case dùng để đánh giá chất lượng câu trả lời của chatbot.

Bộ dữ liệu này là một phần của khóa luận tốt nghiệp (KLTN) tại Trường Đại học Công nghệ - ĐHQGHN (UET-VNU), với mục tiêu xây dựng một trợ lý ảo có khả năng tư vấn du lịch, gợi ý quán ăn và trả lời các câu hỏi liên quan dựa trên nguồn dữ liệu thực tế từ cộng đồng.

Mục đích sử dụng (Purpose)

• Xây dựng knowledge base cho chatbot RAG về du lịch / ẩm thực Việt Nam.
• Huấn luyện / fine-tune các mô hình ngôn ngữ tiếng Việt trong domain travel & food.
• Đánh giá chất lượng hệ thống RAG bằng bộ 600 test case đã được gán nhãn theo nhiều tiêu chí (recommendation, complaint, mixed sentiment, ...).
• Nghiên cứu phân tích cảm xúc (sentiment analysis) và phân loại nội dung (post classification) trên dữ liệu mạng xã hội tiếng Việt.

Cấu trúc bộ dữ liệu (Dataset Structure)

Bộ dữ liệu gồm 26 file JSON, tổng dung lượng ~63 MB, chia thành 4 nhóm chính:

Nhóm	File	Kích thước	Mô tả
Dữ liệu địa điểm	data_hanoi.json	2.97 MB	Thông tin các địa điểm tại Hà Nội
Dữ liệu địa điểm	data_saigon.json	2.33 MB	Thông tin các địa điểm tại Sài Gòn / TP.HCM
Raw scraper	dataset_facebook-groups-scraper_*.json (22 file)	~40 MB	Bài viết thô thu thập từ các Facebook group
Dữ liệu sạch	foodtour_clean_posts_with_comments_merged_650.json	13.6 MB (LFS)	650 bài food review đã được làm sạch + comments
Test cases	testcases_foodtour_clean_comments_600.json	2.19 MB	600 test case đánh giá chatbot RAG

---

1. Raw Facebook Scraper Data (dataset_facebook-groups-scraper_*.json)

Mỗi file là một mảng JSON (array of objects), mỗi object là một bài đăng được crawl từ các nhóm Facebook về review du lịch / ẩm thực (ví dụ: "Reviewhanoi.!!!", "Hà Nội, Hải Phòng: Ăn gì? Ở đâu?", "Review Đoàn", ...).

Schema chính:

{
  "facebookUrl": "https://www.facebook.com/groups/...",
  "url": "https://www.facebook.com/groups/.../permalink/1656460505662664/",
  "time": "2026-04-10T07:36:28.000Z",
  "user": {
    "id": "1421031473",
    "name": "Nguyễn Văn A"
  },
  "text": "Nội dung bài viết bằng tiếng Việt...",
  "topReactionsCount": 2,
  "reactionLikeCount": 62,
  "reactionLoveCount": 4,
  "reactionHahaCount": 0,
  "reactionWowCount": 0,
  "reactionSadCount": 0,
  "reactionAngryCount": 0,
  "reactionCareCount": 0,
  "id": "UzpfSTEwM...",
  "attachments": [
    {
      "__typename": "Photo",
      "id": "10233025969897700",
      "ocrText": "May be an image of food"
    }
  ],
  "likesCount": 66,
  "sharesCount": 6,
  "commentsCount": 55,
  "topComments": [
    {
      "commentId": "...",
      "commentUrl": "...",
      "date": "2026-04-10T07:45:14.000Z",
      "text": "Cảm ơn admin ạ",
      "profileId": "...",
      "profileName": "...",
      "profileUrl": "https://www.facebook.com/...",
      "likesCount": "0",
      "threadingDepth": 0
    }
  ],
  "facebookId": "702732301035494",
  "groupTitle": "Reviewhanoi.!!!"
}

---

2. Cleaned Food Tour Data (foodtour_clean_posts_with_comments_merged_650.json)

File chứa 650 bài food review đã được làm sạch và gộp với toàn bộ bình luận hợp lệ, dùng làm tài liệu nguồn (source documents) cho hệ thống RAG. Mỗi bài đã được gán nhãn loại post (postType), nhãn cảm xúc tổng hợp của comment (commentSentimentLabel), và lọc bỏ comment spam / quảng cáo.

Các trường tiêu biểu: source_doc_id (vd. fb_3925535737750784), source_url, legacyId, postType (food_recommendation, food_warning, ...), commentSentimentLabel (positive / negative / mixed / neutral), validCommentCount, văn bản bài viết và danh sách comment đã được làm sạch.

---

3. Test Cases for RAG Evaluation (testcases_foodtour_clean_comments_600.json)

File này là bộ 600 test case dùng để đánh giá chất lượng chatbot RAG.

Cấu trúc tổng (wrapper object):

{
  "schema_version": "foodtour_clean_comment_testcases_v1",
  "created_at": "2026-05-17T09:39:52.926232+00:00",
  "source_file": "...",
  "notes": [...],
  "summary": {
    "count": 600,
    "byCategory": {
      "mixed_comment": 168,
      "recommendation": 132,
      "complaint_warning": 92,
      "insufficient_comment_signal": 96,
      "promotion_filter": 72,
      "source_citation": 36,
      "general_clean_review": 4
    }
  },
  "testcases": [ /* 600 test case objects */ ]
}

Schema của một test case:

{
  "test_id": "FTC_MIXED_COMMENT_0001",
  "id": "FTC_MIXED_COMMENT_0001",
  "type": "single_turn",
  "input": "Bài review 'Cứ ngỡ đi chơi xuân' có ý kiến comment trái chiều như thế nào?",
  "question": "Bài review 'Cứ ngỡ đi chơi xuân' có ý kiến comment trái chiều như thế nào?",
  "question_type": "mixed_comment",
  "category": "mixed_comment",
  "difficulty": "hard",
  "expected_chunk_id": "fb_3925535737750784",
  "expected_sources": ["https://www.facebook.com/groups/reviewdoan/permalink/3925535737750784/"],
  "expected_answer_points": [
    "Điểm cần xuất hiện trong câu trả lời ...",
    "..."
  ],
  "expected_output": "Trả lời bằng tiếng Việt ...",
  "source_url": "https://www.facebook.com/groups/reviewdoan/permalink/3925535737750784/",
  "retrieval_context": [ "..." ],
  "context": "...",
  "target_metadata": {
    "source_doc_id": "fb_3925535737750784",
    "source_url": "...",
    "legacyId": "3925535737750784",
    "postType": "food_warning",
    "commentSentimentLabel": "mixed",
    "validCommentCount": 20,
    "generated_from_clean_foodtour": true
  }
}

Phân bố theo loại câu hỏi (600 test cases):

Category	Số lượng	Ý nghĩa
mixed_comment	168	Bài có comment trái chiều (positive + negative)
recommendation	132	Hỏi gợi ý / recommend quán ăn
insufficient_comment_signal	96	Bài có ít / không đủ tín hiệu từ comment
complaint_warning	92	Cảnh báo, phàn nàn về quán
promotion_filter	72	Kiểm tra khả năng lọc nội dung quảng cáo
source_citation	36	Kiểm tra việc trích nguồn
general_clean_review	4	Câu hỏi tổng quan về review

---

4. Place Data (data_hanoi.json, data_saigon.json)

Thông tin các địa điểm (quán ăn, điểm du lịch, ...) tại Hà Nội và Sài Gòn, dùng làm dữ liệu nền cho chatbot khi gợi ý địa điểm cụ thể.

Thống kê tổng (Statistics)

• Tổng số file: 26 file JSON
• Tổng dung lượng: ~63 MB
• Số bài Facebook thô: hàng nghìn post (chưa dedup giữa các file scraper)
• Số bài đã làm sạch: 650
• Số test case đánh giá RAG: 600
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt 🇻🇳
• Domain: Du lịch, ẩm thực (food & travel)

Cách sử dụng (Usage)

from datasets import load_dataset

# Tải toàn bộ dataset
ds = load_dataset("powpow28/vivutravel")

# Hoặc tải trực tiếp 1 file cụ thể
import json
from huggingface_hub import hf_hub_download

path = hf_hub_download(
    repo_id="powpow28/vivutravel",
    filename="foodtour_clean_posts_with_comments_merged_650.json",
    repo_type="dataset"
)
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)
print(f"Số bài: {len(data)}")

Nguồn dữ liệu (Source)

• Dữ liệu thô được thu thập từ các nhóm Facebook công khai về review ẩm thực và du lịch Việt Nam (ví dụ: Reviewhanoi.!!!, Review Đoàn, Hà Nội, Hải Phòng: Ăn gì? Ở đâu?, ...).
• Dữ liệu đã làm sạch và bộ test case được xử lý / sinh thủ công + bán tự động phục vụ đề tài KLTN.

Lưu ý đạo đức & sử dụng (Ethical Notice)

• Dữ liệu được thu thập từ các bài đăng công khai, chỉ dùng cho mục đích nghiên cứu phi thương mại.
• Người sử dụng nên tuân thủ chính sách của Facebook/Meta và các quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân khi xử lý các trường liên quan đến người dùng (user.name, user.id, profileName, profileId, ...).
• Khuyến nghị ẩn danh hóa (anonymize) các trường định danh người dùng trước khi public lại các kết quả phái sinh.

Trích dẫn (Citation)

Nếu bạn sử dụng bộ dữ liệu này trong nghiên cứu, vui lòng trích dẫn:

@misc{vivutravel2026,
  title  = {ViVuTravel: A Vietnamese Travel and Food RAG Dataset from Social Media},
  author = {powpow28},
  year   = {2026},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/powpow28/vivutravel}}
}

Liên hệ (Contact)

• Hugging Face: @powpow28
• Đề tài: Khóa luận tốt nghiệp - Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN (UET-VNU)