维基百科评论毒性评估数据集WikipediaCommentsToxicityAssessment-mckaggle123
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 评论分析, 自然语言处理, 情感分析, 机器学习, 恶意言论, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自维基百科社区的评论文本，用于评估评论的毒性程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态评论语料库。
地理范围：数据来源于维基百科，全球用户参与，评论内容涵盖广泛主题。
数据维度：
id：评论的唯一标识符。
comment_text：评论文本内容。
toxic：评论是否包含毒性内容（1表示是，0表示否）。
severe_toxic：评论是否包含严重毒性内容（1表示是，0表示否）。
obscene：评论是否包含猥亵内容（1表示是，0表示否）。
threat：评论是否包含威胁内容（1表示是，0表示否）。
insult：评论是否包含侮辱内容（1表示是，0表示否）。
identity_hate：评论是否包含针对特定身份的仇恨言论（1表示是，0表示否）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例文件），便于数据分析和模型训练。
该数据集提供了丰富的标注信息，适合用于训练和评估文本分类模型，尤其是在识别和过滤恶意评论方面。
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、文本挖掘和情感分析领域的学术研究，如恶意言论检测、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、游戏社区等提供数据支持，用于构建内容审核系统、用户行为分析等。
决策支持：支持内容管理团队进行风险评估，优化社区管理策略，提升用户体验。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解文本分类任务，掌握模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索不同类型毒性言论的模式与特征，帮助用户开发有效的文本过滤和内容 moderation 工具，从而改善在线社区环境。
