社交媒体仇恨言论检测多模态数据集-图文内容-测试与验证
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论,社交媒体,图像识别,文本分析,多模态学习,深度学习,图像分类,文本分类,自然语言处理,机器学习,人工智能,内容审核
数据概述：
本数据集旨在促进对社交媒体中仇恨言论的检测研究，尤其关注图文结合的仇恨内容。数据集包含749张经过精心标注的图片，每张图片都附有相应的文本信息，并标记了是否存在仇恨言论。数据集被划分为testing_meme_data和validation_meme_data两个文件夹，用于模型测试和验证，以确保评估的准确性。数据集中的图像和文本结合在一起，传达了仇恨信息，而单独的图像或文本可能不具备这种含义。数据集为研究人员提供了探索图像分类、文本分类和多模态融合等高级技术，从而开发更有效的仇恨言论检测方法提供了基础。
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估检测社交媒体中仇恨言论的模型。研究人员可以利用此数据集开发和测试基于深度学习的多模态模型，以识别图片和文本结合产生的仇恨内容。该数据集可用于：
1. 仇恨言论检测模型的开发与评估：用于训练、验证和测试检测仇恨言论的模型，提高模型在社交媒体内容审核中的准确性和效率。
2. 多模态学习研究：探索图像和文本信息的融合方法，研究如何更好地理解图文结合的仇恨内容。
3. 图像和文本分类研究：作为图像分类和文本分类任务的基准数据集，促进相关领域的技术发展。
4. 促进社交媒体内容审核：帮助开发更有效的工具，用于自动检测和过滤社交媒体平台上的仇恨内容，从而改善在线社区的健康环境。
