Jigsaw平台评论内容毒性分析数据集_Jigsaw_Platform_Comment_Toxicity_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：毒性检测, 文本分类, 情感分析, 评论内容, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注, 语义分析
数据概述：
该数据集包含来自Jigsaw平台的评论内容，记录了不同评论的毒性程度评估结果，旨在用于训练和评估毒性检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源于Jigsaw平台，涵盖全球范围内的用户评论。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
Unnamed: 0：评论的索引。
toxic, severe_toxicity, obscene, identity_attack, insult, threat：分别表示评论的毒性、严重毒性、猥亵、身份攻击、侮辱、威胁等指标，数值为0或1，代表无或有。
funny, wow, sad, sexual_explicit：评论内容的情感标签，数值为0或1，代表无或有。
filtered_comment/comment：评论的文本内容，经过预处理，其中jigsaw_preprocessed.csv文件中的评论已进行过滤处理。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：jigsaw_preprocessed.csv和jigsaw_preprocessed_with_stopwords.csv，前者为预处理后的评论数据，后者包含原始评论和停用词。
该数据集适用于训练和评估文本分类模型，特别是在检测和识别在线评论中的有害内容方面。
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、文本分类等领域的学术研究，如恶意内容检测、情感倾向分析、用户行为分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、游戏社区等提供数据支持，用于构建内容审核系统、用户行为分析系统、个性化推荐系统等。
决策支持：支持内容审核策略的制定和优化，帮助平台维护积极健康的社区环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，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探索在线评论中的毒性表达模式，构建高效的毒性检测模型，从而提升内容审核的准确性和效率。
