互联网评论文本毒性分析数据集InternetCommentTextToxicityAnalysis-shivanshraghuwanshi
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析，毒性检测，自然语言处理，情感分析，评论分析，二分类，机器学习，负面情绪
数据概述：
该数据集包含从互联网评论中提取的文本数据，记录了评论的毒性程度，旨在用于识别和分析网络评论中的负面情绪和有害言论。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：数据来源未明确，但可泛化应用于全球互联网评论场景。
数据维度：数据集包含两列数据：less_toxic（较少毒性的评论文本）和more_toxic（更具毒性的评论文本）。
数据格式：CSV格式，包含train2.csv和train3.csv两个文件，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的互联网评论，并已进行初步的文本清洗和标注。
该数据集适合用于文本毒性检测、情感分析、恶意评论识别等研究和应用。
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、文本挖掘等领域的学术研究，如毒性言论识别、情感分类、对抗性攻击研究等。
行业应用：为社交媒体平台、论坛、评论区等提供数据支持，用于自动过滤有害评论、维护社区环境、提升用户体验。
决策支持：支持内容审核、风险管理等领域的决策制定，帮助平台优化内容审核策略，降低负面影响。
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析和情感分析。
此数据集特别适合用于探索互联网评论的毒性特征，构建毒性检测模型，提升对不良信息的识别和过滤能力。
