社交平台评论有毒性检测数据集SocialPlatformCommentToxicityDetection-gyanaluckydas
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, 自然语言处理, 机器学习, 评论分析, 社交媒体, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自社交平台的评论数据，记录了评论的ID及其对应的毒性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态评论数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的毒性言论分析。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“id”（评论的唯一标识符）和“toxic”（二元标签，表示评论是否具有毒性，0或1）。
数据格式：CSV格式，包含submission (3)csv和submission (4)csv两个文件，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于社交平台评论数据，已进行匿名处理和标签标注。
该数据集适合用于社交媒体评论的毒性检测、情感分析和用户行为研究。
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、文本挖掘和社交媒体分析领域的学术研究，如恶意评论检测、情感倾向分析等。
行业应用：为社交平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的内容过滤和用户管理系统。
决策支持：支持社交平台优化用户体验，减少有害言论传播，维护社区健康。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本分类和情感分析的应用。
此数据集特别适合用于构建和评估毒性检测模型，帮助用户识别和过滤社交平台上的有害言论，从而改善用户体验和维护社区秩序。
