社交平台评论毒性评估预测数据集SocialPlatformCommentToxicityPrediction-hhstrand
数据来源：互联网公开数据
标签： 毒性检测, 文本分类, 机器学习, 情感分析, 自然语言处理, 深度学习, 评论分析, 模型预测
数据概述：
该数据集包含来自社交平台评论的预测结果，用于评估评论的毒性程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态预测结果。
地理范围：数据来源于社交平台，覆盖范围取决于平台用户分布。
数据维度：包括评论ID、毒性（toxic）、严重毒性（severe_toxic）、淫秽（obscene）、威胁（threat）、侮辱（insult）、仇恨言论（identity_hate）等六个维度的预测概率。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如oof29.csv, oof51.csv, sub29.csv等，以及对应的训练模型输出文件。文件结构相似，包含id和毒性预测概率。
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、情感分析、毒性检测等领域的学术研究，例如探索不同模型在毒性预测任务上的表现差异。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核系统、在线论坛等提供数据支持，用于改进内容过滤、用户行为分析和社区管理。
决策支持：支持平台方进行风险评估、内容治理策略的制定，以及用户体验优化。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的实训素材，帮助学生理解模型预测结果，并进行模型评估和优化。
此数据集特别适合用于评估不同模型在社交平台评论毒性检测方面的性能，并用于改进现有毒性检测模型或开发新的检测方法，从而提升平台的内容安全性和用户体验。
