网络社区评论毒性检测数据集OnlineCommunityCommentToxicityDetection-denisgrushentsev
数据来源：互联网公开数据
标签：毒性检测, 文本分类, 自然语言处理, 情感分析, 机器学习, 语料库, 评论分析, 文本标注
数据概述：
该数据集包含来自网络社区的评论文本，记录了评论的毒性评估结果，用于训练和评估毒性检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但评论内容涵盖广泛话题，反映了全球网络社区的讨论内容。
数据维度：包括“comment_text”（评论文本）和“toxic”（毒性标签，0.0表示无毒性，1.0表示有毒性）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为jigsaw_train_merged.csv，便于文本处理和建模分析。数据已进行初步处理，例如去除HTML标签、特殊字符等，并进行标注。
数据来源：数据可能来源于Jigsaw竞赛或相关研究项目，旨在促进对网络社区有害言论的识别和控制。
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、情感分析、文本分类等领域的学术研究，如恶意言论检测、情感极性分析、语言暴力识别等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论区等提供数据支持，尤其适用于内容审核、用户行为分析、社区管理等。
决策支持：支持平台制定内容审核策略、优化用户体验、提升社区环境质量。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解毒性检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络评论中的毒性表达规律，帮助用户构建高效的毒性检测模型，从而改善网络社区环境。
