社交平台评论毒性识别数据集_Social_Platform_Comment_Toxicity_Identification
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 评论分析, 情感分析, 机器学习, 自然语言处理, 数据标注, 社交媒体
数据概述：
该数据集包含来自社交平台的用户评论文本数据，旨在用于识别评论中的毒性内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球社交平台上的评论。
数据维度：数据集包含多个文件，核心数据项包括：评论文本（comment_text），以及针对毒性、严重毒性、侮辱、威胁、身份攻击等多种负面内容的标注。此外，还包括评论的发布时间、发布者信息、点赞、反对等互动数据，以及针对评论中涉及的性别、种族、宗教、性取向等身份特征的标注。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，如train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、test_public_expanded.csv（公开测试集）、test_private_expanded.csv（私有测试集）等，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的社交平台评论数据，并经过了人工标注，以提供毒性标签。
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：适用于文本挖掘、情感分析、自然语言处理等领域的学术研究，例如毒性内容检测、用户行为分析、仇恨言论识别等。
行业应用：为社交媒体平台、论坛、评论区等提供数据支持，用于构建内容审核系统、提升用户体验、维护社区秩序。
决策支持：支持平台管理者进行内容监管决策，优化内容审核策略，减少不良信息传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，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和评估毒性内容检测模型，探索不同类型毒性内容之间的关联，并研究如何更有效地识别和过滤有害言论，从而提升社交平台的健康度和安全性。
