多语言恶意评论检测数据集MultilingualToxicCommentDetectionDataset-rukimdev
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 恶意评论, 情感分析, 自然语言处理, 深度学习, 情感识别, Jigsaw, 社交媒体
数据概述：
该数据集包含来自Jigsaw平台的多个数据集，记录了各种语言环境下的恶意评论文本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据主要来源于互联网，涵盖多种语言和文化背景下的评论内容。
数据维度：数据集包含多个子集，主要数据项包括评论文本（comment_text或txt）、评论ID（id或comment_id）、以及各种类型的恶意程度标签，如toxic（有毒）、severe_toxic（严重有毒）、obscene（猥亵）、threat（威胁）、insult（侮辱）、identity_hate（针对特定身份的仇恨言论）和offensiveness_score（冒犯性评分）。此外，还包含用于模型验证和提交的注释数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型训练。具体文件包括jigsaw-toxic-comment-train.csv、jigsaw-unintended-bias-train.csv、comments_to_score.csv、sample_submission.csv、validation_data.csv和ruddit_with_text.csv等。
来源信息：数据来源于Jigsaw竞赛及相关研究，旨在促进对在线恶意内容的识别和理解。数据经过整理和标注，以供研究和应用。
该数据集适合用于文本分类、情感分析和恶意内容检测等任务。
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、深度学习和情感分析等领域的学术研究，如恶意评论检测、情感极性分析、偏见分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论系统等提供数据支持，用于构建恶意内容过滤系统、用户行为分析、内容推荐等。
决策支持：支持内容审核策略的制定和优化，帮助平台提升用户体验、维护社区环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本分类和情感分析技术。
此数据集特别适合用于构建和评估恶意内容检测模型，探索不同类型恶意言论的特征，并提升模型在多语言环境下的泛化能力。
