社交媒体评论毒性预测数据集SocialMediaCommentToxicityPrediction-vgodie
数据来源：互联网公开数据
标签：毒性检测, 文本分类, 情感分析, 社交媒体, 自然语言处理, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的评论数据，记录了评论的毒性评分，用于训练和评估毒性检测模型。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，但可能涵盖全球范围内的社交媒体评论。
数据维度：
toxic_sub.csv 和 sub_jigsaw_engonly.csv：包含评论的ID和毒性评分（0到1之间的浮点数，数值越高表示毒性越高）。
192_ids.npy, 192_labels.npy, 192_test_ids (1).npy, 192_val_ids.npy, 192_val_labels.npy：可能包含用于模型训练、验证和测试的评论ID和标签，标签指示评论的毒性程度。
数据格式：主要为 CSV 和 NPY 格式，CSV 文件包含结构化数据，NPY 文件包含数值型数据，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于社交媒体平台评论，并经过了毒性评分标注。
该数据集适用于文本分类、情感分析、风险评估等领域，并可以用于构建和评估毒性检测模型。
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、文本挖掘、社交媒体分析等领域的学术研究，例如，研究不同毒性分类模型的性能比较，探索影响评论毒性的因素。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论区等提供数据支持，用于开发自动化的内容审核系统，过滤有害言论，维护社区秩序。
决策支持：支持企业和组织进行舆情监测和风险评估，及时发现和处理负面信息，维护品牌声誉。
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学习和实践文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于构建和优化毒性检测模型，实现对社交媒体评论的自动化分析和分类，从而提升内容审核效率，维护健康的网络环境。
