仇恨言论检测音视频多模态特征数据集HateSpeechDetectionAudio-VideoMultimodalFeatureDataset-carloscc10
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 多模态, 音频特征, 视频特征, 机器学习, 深度学习, MFCC, 文本嵌入
数据概述：
该数据集包含从音视频中提取的多模态特征，用于仇恨言论检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用仇恨言论检测模型的训练与评估。
数据维度：
音频特征：包含梅尔频率倒谱系数（MFCC）数据，每个音频文件对应40个MFCC特征。
视频特征：包含视觉特征，可能包括基于VITF的帧特征。
文本特征：包含文本嵌入，用于捕捉文本信息。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV、pkl、pth、json等，方便不同类型的分析与模型构建。音频特征以CSV格式存储，便于处理。
来源信息：数据来源未明确，但经过了特征提取和处理，可以直接用于模型训练和评估。
该数据集适合用于仇恨言论检测、多模态信息融合、音频分析和视频分析等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于仇恨言论检测、多模态学习、音频分析、视频分析等领域的学术研究。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容审核机构等提供数据支持，用于开发自动化的仇恨言论检测系统。
决策支持：支持内容审核策略的制定，帮助提升内容审核的效率和准确性。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生理解多模态数据处理和模型构建。
此数据集特别适合用于探索多模态信息在仇恨言论检测中的融合方法，提升检测模型的性能，并促进对仇恨言论模式的深入理解。
