多语言维基百科评论毒性检测数据集MultilingualWikipediaCommentsToxicityDetection-anthonynama

数据来源：互联网公开数据

标签：文本分类, 毒性检测, 多语言, 评论分析, 自然语言处理, 机器学习, 情感分析, 语料库

数据概述：该数据集包含来自维基百科的多语言评论，用于训练和评估毒性评论检测模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态评论语料库。地理范围：数据覆盖全球维基百科用户产生的评论，语言多样。数据维度：数据集包含三个文件：train.csv, test.csv 和 validation.csv。主要字段包括：id（评论唯一标识符），comment_text（评论文本），lang（评论语言），toxic（毒性标签，0代表无毒，1代表有毒），以及train.csv中的language（语言）和score（评论得分，用于训练）。数据格式：CSV格式，方便数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，包括文本清洗和标注。来源信息：数据来源于维基百科评论，并进行了毒性标注。该数据集适用于训练和评估用于检测在线评论中恶意或不当内容的模型。

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、文本挖掘、情感分析等领域的研究，特别是多语言文本的毒性检测研究。行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、新闻网站等提供数据支持，用于构建自动化的内容审核系统，过滤有害评论。决策支持：支持内容管理策略的制定，帮助平台维护健康的网络环境，提升用户体验。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解文本分类、情感分析等技术。此数据集特别适合用于探索多语言环境下评论的毒性特征，帮助用户构建高效的毒性检测模型，从而改善在线社区的互动环境。