网络社交平台欺凌言论识别数据集CyberbullyingDetectionDataset-sanzidasiddike3633
数据来源：互联网公开数据
标签：网络欺凌, 文本分类, 情感分析, 社交媒体, 欺凌检测, 恶意言论, 自然语言处理, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交平台的文本数据，记录了用户发布的言论，并标注了是否属于网络欺凌行为及其类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的网络欺凌行为分析。
数据维度：数据集包含三个主要字段：“Index”（索引）、“Text”（文本内容，即用户发布的言论）和“CyberBullying_Types”（欺凌类型，如“Insult”等）。
数据格式：CSV格式，文件名为ENGLISH_CB_DATA.csv，便于文本分析和机器学习应用。
来源信息：数据来源于公开的网络文本，经过人工标注，标记了文本中是否存在网络欺凌行为及其具体类型。
该数据集适用于网络欺凌检测、情感分析和文本分类等研究。
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：适用于社交网络、心理学、语言学等领域的学术研究，如网络欺凌行为的模式识别、情感分析和文本内容分类。
行业应用：为社交媒体平台、在线社区等提供数据支持，用于开发自动化的内容审核、欺凌检测和用户保护系统。
决策支持：支持平台运营方制定更有效的社区管理策略，提升用户体验，营造健康的网络环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用文本分类技术，识别网络欺凌行为。
此数据集特别适合用于构建和评估网络欺凌检测模型，提升对恶意言论的识别能力，促进健康的网络环境建设。
