在零售电商平台中,商品描述文案质量直接影响用户信任与购买决策。然而,部分生成内容存在明显技术性错误或误导性信息,如品牌属性混淆、平台兼容性虚假、参数逻辑不符等。为提升电商内容生成系统的可靠性,本数据集聚焦“商品内容中的事实错误识别”任务,构建了大量人工或模型生成的商品描述片段,并邀请标注人员评估系统判别能力,旨在提升模型对技术误导、虚假兼容、夸大宣传等错误的判断和干预能力。