社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-mahbubhasanuunical
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 社交媒体, 文本分类, 情感分析, 恶意内容检测, 自然语言处理, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文，记录了不同类型的言论，用于仇恨言论的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球范围内的社交媒体用户发布内容。
数据维度：数据集包括以下字段：id（推文的唯一标识符），count（推文的计数或频率），hate_speech（仇恨言论的计数），offensive_language（冒犯性语言的计数），neither（既非仇恨言论也非冒犯性语言的计数），class（推文的类别，1表示冒犯性语言，2表示仇恨言论，0表示既非仇恨言论也非冒犯性语言），tweet（推文文本内容）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便文本处理和机器学习模型训练。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体内容，已进行初步的标注和整理。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析和文本分类等研究。
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、文本挖掘等领域的学术研究，如仇恨言论识别算法的开发、社交媒体内容分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审查机构提供数据支持，用于自动化内容过滤、用户行为分析和风险预警。
决策支持：支持企业在社交媒体上的品牌声誉管理，以及政府机构对网络舆情的监测与分析。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的教学资源，帮助学生理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于构建和评估仇恨言论检测模型，探索社交媒体中恶意内容的传播规律，帮助用户提升内容审核效率和准确性。
