社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-lehoangminhha
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 文本分类, 社交媒体, 情感分析, 恶意内容检测, 自然语言处理, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了带有仇恨言论的帖子及其对应的标注信息，用于训练和评估仇恨言论检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源于全球社交媒体平台，涵盖多种语言环境。
数据维度：包括“rewire_id”（唯一标识符）、“text”（文本内容）、以及多个“label_x”（标签）字段。标签字段用于标注文本是否包含仇恨言论，以及仇恨言论的具体类型等。数据还包含“tokens”（分词后的文本）。
数据格式：数据集以CSV格式存储，包含多个文件，每个文件对应不同的数据子集（如训练集、开发集和测试集），便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体数据，并经过标注和预处理。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析和文本分类等任务。
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、社会计算等领域的研究，如仇恨言论识别、情感分析、偏见分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构等提供数据支持，用于构建自动化的内容过滤系统，维护健康的社区环境。
决策支持：支持社交媒体平台的内容审核策略制定，帮助平台快速识别和处理有害内容。
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理解和实践仇恨言论检测技术。
此数据集特别适合用于开发和评估仇恨言论检测模型，探索不同类型仇恨言论的特征，并提高模型的泛化能力。
