网络欺凌预测数据集BalancedCyberbullyingPredictionDataset-sanzidasiddike
数据来源：互联网公开数据
标签：网络欺凌，情感分析，文本分类，机器学习，社交媒体，欺凌检测，自然语言处理，数据集
数据概述： 该数据集包含了用于网络欺凌检测和情感分析的文本数据，旨在平衡正负样本，提高模型训练的准确性和泛化能力。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，但涵盖了社交媒体上常见的网络欺凌行为。
地理范围：数据来源于全球范围内的社交媒体平台。
数据维度：数据集包括文本内容，标签（欺凌/非欺凌），以及可能的情感极性标注。
数据格式：数据提供为文本格式，可能包括CSV或JSON等，方便进行文本处理和分析。
来源信息：数据可能来源于社交媒体公开数据，并经过人工标注或自动标注，用于识别网络欺凌行为。
该数据集适合用于文本分类，情感分析，自然语言处理和机器学习等领域的研究和应用，特别是在网络欺凌检测和预防方面具有重要价值。
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：适用于网络欺凌检测，情感分析，文本分类等学术研究，如识别欺凌行为，分析情感倾向等。
行业应用：可以为社交媒体平台，在线论坛等提供数据支持，特别是在内容审核，用户行为分析等方面。
决策支持：支持社交媒体平台进行内容过滤和用户行为管理，提高社区安全性和用户体验。
教育和培训：作为自然语言处理，机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分类，情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索网络欺凌行为的模式和特征，帮助用户实现网络欺凌的自动检测和预防，为构建健康的网络环境提供技术支持。
