社交媒体评论文本毒性分析数据集SocialMediaCommentToxicityAnalysis-pavelpoletaev
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 自然语言处理, 情感分析, 机器学习, 评论分析, 文本向量化, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的评论文本，记录了评论的毒性评估结果，用于训练和评估文本毒性检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源于全球社交媒体平台，未限定特定地理区域。
数据维度：
toxic_comments.csv: 包含评论文本（text）和毒性标签（toxic，0代表无毒，1代表有毒）。
emb_df.csv: 包含了评论文本的词嵌入向量，每个文本对应一个300维的向量表示，用于文本的数值化处理。
comments_lemm.csv: 包含评论的词形还原版本，用于文本预处理。
lemm.csv: 包含词形还原的词汇列表。
comment_short.csv: 包含简短的评论文本。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体评论数据，并经过处理，包括文本清洗、词形还原和词嵌入向量化。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、自然语言处理等领域的研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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、机器学习、社会计算等领域的学术研究，例如毒性言论检测、情感分析、观点挖掘等。
行业应用：可应用于社交媒体平台、在线论坛等，用于自动识别和过滤有害评论，维护社区环境。
决策支持：支持内容审核和管理，协助平台方进行内容风险评估和用户行为分析。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解文本分类、情感分析等技术，以及相关模型的构建。
此数据集特别适合用于构建和评估毒性检测模型，探索社交媒体评论的毒性特征，以及研究如何改善在线社区的互动体验。
