社交平台评论毒性识别数据集SocialPlatformCommentToxicityIdentification-nohjihwan
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, 深度学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交平台的用户评论文本，旨在用于毒性言论的自动识别。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间信息，通常被视为静态语料库。
地理范围：数据来源未明确限制，可能来源于全球范围内的社交平台用户评论。
数据维度：数据集主要由两部分组成：评论文本（comment_text）和对应的毒性标签，毒性标签包括toxic（毒性）、severe_toxic（严重毒性）、obscene（猥亵）、threat（威胁）、insult（侮辱）和identity_hate（仇恨言论）。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，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），以及一个预训练的词向量文件glove.6B.50d.txt。
来源信息：数据来源于社交平台评论，经过匿名化处理，并由人工标注了毒性标签。
该数据集特别适合用于文本分类、情感分析和自然语言处理相关研究。
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：适用于自然语言处理、机器学习和人工智能领域的学术研究，如毒性言论检测、情感分析、文本分类等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛等提供数据支持，用于内容审核、用户行为分析、舆情监控等。
决策支持：支持平台制定内容管理策略，优化用户体验，减少有害言论传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用文本分类技术。
此数据集特别适合用于构建和评估毒性言论检测模型，帮助用户识别和过滤有害评论，维护健康的网络环境。
