多语言恶意评论检测数据集MultilingualToxicCommentDetectionDataset-glkuzi
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 恶意评论, 多语言, 深度学习, 自然语言处理, 情感分析, 数据标注, BERT模型
数据概述：
该数据集包含来自Jigsaw评论数据集，记录了多种语言的评论文本，并标注了评论是否具有恶意内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源于全球互联网用户评论，覆盖多种语言。
数据维度：包括评论ID（id）、评论文本（comment_text 或 content）、评论语言（lang）、恶意程度标签（toxic，0代表非恶意，1代表恶意），以及文本经过预处理后的输入特征，如input_word_ids、input_mask、all_segment_id等，这些输入特征通常用于基于Transformer的模型。
数据格式：CSV格式，包括jigsaw-toxic-comment-train-processed-seqlen512.csv (训练集), test-processed-seqlen512.csv (测试集), validation-processed-seqlen512.csv (验证集)，方便进行模型训练和评估。
数据来源：数据来源于Jigsaw竞赛，经过了预处理，包括文本清洗、分词、序列化等步骤，并为BERT等模型生成了输入特征。该数据集特别适合用于多语言恶意评论检测、情感分析和文本分类任务。
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、深度学习、文本挖掘等领域的学术研究，如恶意文本识别、情感分析、跨语言文本分析等。
行业应用：为社交媒体、在线论坛、评论平台等提供数据支持，用于自动过滤恶意言论、提升用户体验、维护社区秩序。
决策支持：支持内容审核系统的开发与优化，帮助企业建立有效的风险管理机制，保护品牌声誉。
教育和培训：作为自然语言处理、深度学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索不同语言环境下恶意评论的模式与特点，并构建高效的恶意内容检测模型，从而提升内容审核的准确性和效率。
