社交媒体文本性别歧视检测数据集SocialMediaTextSexistDetectionDataset-ccymforhpl
数据来源：互联网公开数据
标签：性别歧视, 文本分类, 情感分析, 社交媒体, 自然语言处理, 机器学习, 标注数据, 语料库
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：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源未明确，但文本内容反映了全球社交媒体用户的观点和讨论。
数据维度：包括“text”（文本内容）、“label_sexist”（性别歧视标签）和“label”（通用标签）字段。其中，“label_sexist”字段明确标识文本是否包含性别歧视内容，而“label”字段可能提供更通用的情感或主题分类信息。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如test_splited.csv, train_all_tasks.csv, dev_task_c_pseudo_label.csv, 10fold-val.csv, 10fold-train.csv, train_splited.csv等，便于文本处理和机器学习模型的训练。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，经过了标注，旨在识别和分类文本中的性别歧视内容。该数据集特别适合用于性别歧视检测模型的训练和评估。
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：适用于社会学、语言学、计算机科学等领域的学术研究，如性别歧视言论的识别、情感分析、偏见分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于开发和改进自动内容审核系统，过滤有害言论，维护社区环境。
决策支持：支持政策制定者和相关机构评估和干预社交媒体上的性别歧视现象，推动社会公平。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、社会科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和分析社交媒体文本数据，提升对性别歧视的认知。
此数据集特别适合用于构建和评估性别歧视检测模型，并探索社交媒体文本中的歧视性表达模式，从而有助于提升社交媒体环境的健康度和包容性。
