社交媒体仇恨言论与情绪分析数据集SocialMediaHateSpeechandSentimentAnalysisDataset-rifqilukmansyah381
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 情绪分析, 社交媒体, 文本分类, 多标签分类, 情感分析, 语言学, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户发布的推文，并附带了详细的标签，用于识别仇恨言论和分析情绪。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本语料数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球社交媒体用户发布的内容。
数据维度：数据集包含推文文本及其多维度标签，涵盖以下类别：
HS (Hate Speech，仇恨言论)：包含Abusive（辱骂性）、HS_Individual（针对个人）、HS_Group（针对群体）、HS_Religion（宗教歧视）、HS_Race（种族歧视）、HS_Physical（人身攻击）、HS_Gender（性别歧视）、HS_Other（其他仇恨）、HS_Weak（轻度仇恨）、HS_Moderate（中度仇恨）、HS_Strong（强烈仇恨）。
PS (Positive Sentiment，积极情绪)：表示推文的情感倾向。
Abusive (辱骂性)：单独标记辱骂性言论。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset_with_combination_labels (2).csv，包含推文文本和对应的多标签。
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：适用于社会学、语言学、计算机科学等领域的研究，如仇恨言论检测、情感分析、多标签文本分类、社会情绪研究等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构、广告公司等提供数据支持，用于内容过滤、用户行为分析、舆情监控等。
决策支持：支持企业和社会组织制定相关政策，打击网络暴力，维护健康的网络环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分类和情感分析。
此数据集特别适合用于探索仇恨言论的模式、情感表达方式，并构建有效的检测模型，以改善社交媒体环境。
