互联网评论文本毒性分析数据集InternetCommentTextToxicityAnalysisDataset-ishettiarachchi
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 情感分析, 自然语言处理, 机器学习, 负面情绪, 评论分析, 文本标注
数据概述：
该数据集包含来自互联网评论的数据，记录了用户在各种在线平台上的评论文本，并标注了评论的毒性程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但通常涵盖全球范围内的互联网用户评论。
数据维度：数据集包括“id”（评论唯一标识符），“comment_text”（评论文本内容），以及“toxic”，“severe_toxic”，“obscene”，“threat”，“insult”，“identity_hate”六个表示不同类型毒性的二元分类标签（0表示无，1表示有）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于文本处理和机器学习建模。数据已进行基本的清洗和预处理，包括去除HTML标签和特殊字符。
该数据集适用于文本毒性检测、情感分析、恶意评论识别等任务。
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、社会计算等领域的学术研究，如文本分类算法优化、情感分析模型构建、恶意言论检测等。
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，用于构建内容审核系统，过滤有害评论，维护社区环境。
决策支持：支持企业进行舆情监测，识别负面评论，及时采取应对措施，维护品牌声誉。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索互联网评论文本的毒性特征，构建和评估文本毒性检测模型，帮助用户实现自动化内容审核、提升用户体验等目标。
