社交媒体评论毒性评估数据集SocialMediaCommentToxicityAssessment-ziliwang
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 社交媒体, 情感分析, 自然语言处理, 机器学习, 负面评论, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的评论数据，记录了对评论文本进行毒性评估的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，视作静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，可能来源于全球范围内的社交媒体平台。
数据维度：数据集包括两个字段：“id”（评论唯一标识符）和“toxic”（毒性标签，数值型，具体含义未明确，可能代表毒性程度或二分类结果）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，并经过了毒性评估处理。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、毒性检测等研究和应用。
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，如评论毒性识别、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛等提供数据支持，用于构建内容审核系统、提升用户体验。
决策支持：支持内容管理策略的制定，有助于减少网络暴力、维护健康的网络环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训素材，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探索社交媒体评论的毒性特征，训练文本分类模型，实现对有害言论的自动检测和过滤。
