社交媒体种族歧视文本检测数据集SocialMediaRacismTextDetectionDataset-muskaanchopra
数据来源：互联网公开数据
标签：种族歧视, 文本分类, 情感分析, 社交媒体, 自然语言处理, 负面情绪, 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文本数据，记录了用于识别种族歧视言论的文本示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据内容涉及全球范围内的种族歧视相关讨论。
数据维度：包括“text”（文本内容）和“label”（分类标签，0代表非种族歧视言论，1代表种族歧视言论）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为racism-model.csv，便于文本处理和建模分析。
数据来源于社交媒体平台，已进行人工标注。
该数据集适合用于种族歧视言论检测、情感分析等研究，以及相关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：适用于自然语言处理、社会学、心理学等领域的学术研究，如种族歧视言论识别、情感分析、仇恨言论检测等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动检测和过滤种族歧视内容，维护社区环境。
决策支持：支持相关机构制定内容管理政策，提升内容审核效率，减少有害信息传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于构建种族歧视言论检测模型，评估不同算法的性能，并探索社交媒体内容审核的自动化解决方案。
