仇恨言论检测与多模态分析数据集HateSpeechDetectionandMultimodalAnalysisDataset-huynguyen24
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 多模态, 文本分析, 图像理解, 社交媒体, 情感分析, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的数据，记录了文本信息、图像描述以及相关的多模态内容，用于仇恨言论的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但内容涉及全球范围内的社会文化现象。
数据维度：数据集包括“text”（文本内容）、“image_caption”（图像描述）、“surface_message”（图像与文本结合的完整信息）、“background_knowledge”（相关背景知识）、“A”、“B”、“C”、“D”（四个备选答案）、“answer”（正确答案）、“expert_label”（专家标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train1.csv，便于文本和多模态信息的分析。数据经过了标注，包含了专家对于文本内容的判断。
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、多模态内容理解、情感分析等领域的学术研究，例如，基于文本和图像的仇恨内容识别、多模态信息的融合分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于改进仇恨言论过滤系统、提升内容审核效率。
决策支持：支持相关机构制定更有效的社交媒体内容管理策略，减少有害信息的传播。
教育和培训：作为自然语言处理、计算机视觉、人工智能等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用多模态数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索文本、图像等多模态信息在仇恨言论识别中的作用，以及构建更准确、更全面的仇恨言论检测模型，帮助用户实现对社交媒体内容的有效管理和分析。
