社交媒体文本性别歧视检测数据集SocialMediaTextSexismDetection-pes2ug20cs532
数据来源：互联网公开数据
标签：性别歧视, 文本分析, 情感分析, 社交媒体, 文本分类, 机器学习, 毒性检测, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用于检测性别歧视言论的文本样本。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但内容涉及全球范围内的社交媒体讨论。
数据维度：包括以下字段：id (文本唯一标识符)，dataset (数据来源)，text (文本内容)，toxicity (毒性评分)，sexist (是否包含性别歧视，布尔值)，of_id (原始文本ID，用于追踪)。
数据格式：CSV格式，文件名为sexism_datacsv，便于文本处理和分析。
该数据集适合用于性别歧视检测、情感分析和文本分类等研究。
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、语言学和计算机科学交叉领域的学术研究，如性别歧视言论的识别、情感分析、偏见检测等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动化内容过滤、用户行为分析和风险评估。
决策支持：支持企业和组织进行舆情监测、品牌声誉管理，并制定相应的应对策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和人工智能课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本分类和情感分析。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本中的性别歧视现象，并构建相应的检测模型，帮助用户识别和减少有害言论。
