维基百科评论文本毒性分析数据集WikipediaCommentTextToxicityAnalysis-taishioikawa
数据来源：互联网公开数据
标签： 文本分析, 毒性检测, 评论分类, 自然语言处理, 机器学习, 情感分析, 维基百科, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自维基百科评论的文本数据，记录了评论的文本内容及其对应的毒性评分，旨在用于训练和评估文本毒性检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史评论的集合，用于训练和评估模型。
地理范围：数据来源于维基百科，覆盖全球范围内的用户评论。
数据维度：数据集包含多个关键字段，例如：comment_id（评论唯一标识符），text（评论文本），score（毒性评分），token_clean（清洗后的文本），以及用于分类任务的标签y（数值型，代表毒性程度）。同时，数据集还包含用于训练和验证模型的独立文件，包含用于回归和分类任务的训练集、验证集以及预测结果。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，方便数据读取、处理和分析。此外，还包含pickle文件，可能用于存储中间处理结果或模型。
来源信息：数据来源于维基百科评论，经过了清洗、标注和预处理，包括文本分词、去噪等步骤。
该数据集特别适用于自然语言处理、文本挖掘、机器学习等领域的研究，以及用于开发文本毒性检测模型。
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：适用于文本毒性检测、情感分析、负面内容识别等方向的学术研究，如评论毒性评估、仇恨言论检测、社交媒体内容过滤等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论系统等提供数据支持，可用于提升用户体验、维护社区秩序、过滤有害内容。
决策支持：支持内容审核策略制定、风险管理和用户行为分析，有助于提升平台内容质量。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索文本毒性与评论内容之间的关系，构建和优化文本分类模型，从而实现对有害内容的自动识别和过滤，改善在线社区环境。
