社交媒体图像文本内容冒犯性检测数据集SocialMediaImageTextOffensiveContentDetection-tejavelicheti5
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 文本分类, 冒犯性检测, 社交媒体, 多模态, 情感分析, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的图像和配文数据，旨在用于检测图像中文字内容的冒犯性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球社交媒体用户生成的内容。
数据维度：数据集包含“image_name”（图像文件名）、“sentence”（图像配文文本）和“label”（冒犯性标签，包括“offensive”和“Non-offensiv”）三个字段。
数据格式：数据集主要包含PNG和JPG格式的图像文件，以及CSV格式的文本标注文件（Validation_meme_dataset.csv和Testing_meme_dataset.csv），方便图像与文本的关联分析。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，经过人工标注，用于训练和评估文本冒犯性检测模型。
该数据集适合用于图像文本内容分析、情感分析和多模态机器学习模型的训练。
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：适用于社交媒体内容分析、自然语言处理和计算机视觉交叉领域的学术研究，如冒犯性言论检测、情感分析、图像内容理解等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于提升内容审核效率，过滤有害信息，维护社区环境。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理策略制定，优化用户体验，降低平台风险。
教育和培训：作为人工智能、机器学习、计算机视觉相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解多模态内容分析。
此数据集特别适合用于探索图像文本内容之间的关联，构建有效的冒犯性内容检测模型，从而提升内容审核的准确性和效率。
