社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-nitishkumar00
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, 多模态数据, 图像文本匹配, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的图像和文本数据，用于仇恨言论检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了全球社交媒体用户可能发布的内容。
数据维度：数据集包含四个主要字段：
id：图像的唯一标识符。
img：图像文件的路径。
label：标注标签，指示图像是否包含仇恨言论（1代表包含，0代表不包含）。
text：与图像相关的文本描述。
数据格式：CSV格式，包含图像路径、文本描述和标签信息，便于图像和文本的联合分析。数据来源于社交媒体，并已进行标注。
该数据集适合用于多模态机器学习任务，特别是图像和文本的联合分析，以及仇恨言论的识别与检测。
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：适用于社交媒体内容分析、仇恨言论检测、多模态机器学习等领域的研究，可以用于开发更准确的仇恨言论检测模型。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动化内容审核、用户行为分析和风险管理。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理策略制定，帮助平台更好地维护社区环境和用户体验。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理、计算机视觉等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握多模态数据分析和仇恨言论检测技术。
此数据集特别适合用于探索图像和文本之间的关联，识别和消除社交媒体上的仇恨言论，帮助用户构建更安全、包容的在线社区。
