评论文本多标签毒性分类模型预测数据集CommentTextMulti-labelToxicityClassificationModelPrediction-prashantkikani
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 多标签分类, 评论分析, 机器学习, 情感分析, 自然语言处理, 模型预测
数据概述：
该数据集包含基于两个不同模型（LSTM-GloVe和Baseline LSTM）对评论文本进行多标签毒性分类的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视为模型对特定评论文本的静态预测结果。
地理范围：数据来源于对互联网评论的分析，覆盖范围取决于原始评论数据的来源。
数据维度：数据集包含评论ID（id）和六个毒性类别（toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate）的预测概率值。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：baselinelstm0069.csv和lstmglove0072ge.csv，每个文件包含相同的列，但预测概率值可能不同，便于模型对比分析。
来源信息：数据来源于对评论文本进行毒性分类的机器学习模型预测结果，具体模型架构和训练数据未在数据集中直接提供，但文件名提供了模型类型的线索。
该数据集适合用于评估不同模型在多标签毒性分类任务中的表现，以及进行模型融合和分析。
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、机器学习与社会计算交叉领域的研究，例如不同模型预测结果的对比分析、模型鲁棒性评估、以及毒性类别之间的关联性分析。
行业应用：为内容审核、社区管理和舆情监控等行业提供数据支持，尤其在自动化有害评论检测、用户行为分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持社交媒体平台、论坛等在线社区的风险管理和内容治理，帮助其优化内容过滤策略，提升用户体验。
教育和培训：作为机器学习、文本分类、情感分析等课程的实训素材，用于学生理解多标签分类问题、评估模型性能、以及探索模型优化方法。
此数据集特别适合用于探索不同模型在识别多种类型毒性评论上的差异，以及评估模型预测结果的可靠性，帮助用户实现对评论文本毒性更深入的理解和分析。
