社交平台仇恨言论检测数据集SocialPlatformHateSpeechDetectionDataset-roshanvelpula
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 文本分类, 情感分析, 机器学习, 深度学习, 社交媒体, 毒性检测, 多标签分类
数据概述：
该数据集包含来自社交平台的文本数据，记录了带有潜在仇恨言论的评论样本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于全球社交平台，未限定特定国家或地区。
数据维度：数据集包括两类文件：train_x.csv、val_x.csv、test_x.csv，包含文本评论内容（"string"字段）；train_y.csv、val_y.csv，包含多标签分类，涵盖了对评论的多种属性的标注，例如“male”、“female”、“LGBTQ”、“christian”、“muslim”、“black”、“white”、“severe_toxicity”、“obscene”、“threat”、“insult”、“identity_attack”、“sexual_explicit”等。
数据格式：CSV格式，方便进行数据分析和机器学习模型的训练。数据已进行基本的清洗和预处理。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体平台，经过了匿名化处理。该数据集适用于仇恨言论检测、情感分析和多标签分类等任务。
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、社会计算等领域的学术研究，如仇恨言论检测算法的开发、社会偏见分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于提升内容审核的准确性和效率，维护健康的互联网环境。
决策支持：支持社交平台的内容管理决策，协助平台识别和处理有害内容，优化用户体验。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解仇恨言论检测技术。
此数据集特别适合用于训练和评估各种仇恨言论检测模型，研究不同类型的仇恨言论表现，以及探索如何减少社交平台上的负面内容。
