社交平台评论毒性分类数据集SocialPlatformCommentToxicityClassification-mohammedtaharoshan

数据来源：互联网公开数据

标签：文本分类, 毒性检测, 情感分析, 机器学习, 自然语言处理, 评论分析, 多标签分类, 在线社区

数据概述：该数据集包含来自社交平台用户评论的文本数据，记录了评论的毒性程度标注信息，用于训练和评估文本毒性分类模型。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：数据来源于公开的社交平台评论，未限定具体国家或地区。数据维度：数据集包括评论的ID（id）和评论文本（comment_text），以及针对toxic（毒性）、severe_toxic（严重毒性）、obscene（猥亵）、threat（威胁）、insult（侮辱）、identity_hate（身份歧视）六个类别的标注信息，其中test_labels.csv文件中，-1表示未标注。数据格式：数据集提供CSV格式文件，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、test_labels.csv（测试集标签）和sample_submission.csv（提交示例），便于数据读取和分析。来源信息：数据集来源于社交平台评论数据，经过了数据清洗和标注。该数据集适合用于自然语言处理、机器学习和文本分析领域的研究。

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：适用于文本情感分析、恶意内容检测、多标签文本分类等研究方向的学术研究。行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论区等提供数据支持，用于构建自动化的内容审核系统，过滤有害言论，维护社区环境。决策支持：支持平台运营方进行用户行为分析，制定内容管理策略，优化用户体验。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、文本分类等课程的实践素材，帮助学生和研究人员学习和实践文本分类模型。此数据集特别适合用于开发和评估多标签文本分类模型，以识别社交平台上的有害言论，从而改善用户体验，维护网络社区的健康环境。