多语言恶意评论检测数据集MultilingualToxicCommentsDetection-anthonynama
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理, 文本分类, 多语言, 恶意评论, 毒性检测, 情感分析, 预训练模型, BERT
数据概述：
该数据集包含来自多个语言的文本评论数据，记录了评论的毒性标签及相关语言信息，用于训练和评估恶意评论检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于多种语言环境下的评论，可能涵盖全球范围。
数据维度：
id：评论的唯一标识符。
lang：评论的语言，如"es"（西班牙语）、"it"（意大利语）等。
toxic：评论的毒性标签，0代表非恶意，1代表恶意。
input_word_ids：经过处理的文本的词汇ID序列，用于模型输入。
input_mask：指示词汇ID序列中哪些是有效词汇，哪些是填充。
all_segment_id：指示文本片段的段落ID，用于处理多段文本。
数据格式：CSV格式，分别包含训练集（train-processed-seqlen128.csv）、验证集（validation-processed-seqlen128.csv）和测试集（test-processed-seqlen128.csv），方便模型训练、验证和评估。
该数据集特别适合用于多语言文本分类、恶意内容检测和预训练模型（如BERT）的微调。
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：适用于自然语言处理、情感分析和多语言文本分析领域的学术研究，例如跨语言恶意评论检测、不同语言毒性表达方式对比等。
行业应用：为社交媒体平台、论坛、评论区等提供数据支持，用于构建自动化的内容审核系统，过滤恶意评论，维护社区环境。
决策支持：支持平台方进行用户行为分析，识别恶意用户，优化内容推荐策略，提升用户体验。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分类、多语言处理等技术。
此数据集特别适合用于探索跨语言的恶意内容识别方法，提高不同语言环境下的内容审核效率，并为构建更安全的在线社区提供技术支持。
