文本内容毒性标注数据集TextContentToxicityLabelingDataset-dffajardo608
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 自然语言处理, 情感分析, 恶意内容识别, 文本情感, 数据标注, 预训练词向量
数据概述：
该数据集包含用于文本毒性检测的标注数据，旨在识别文本内容中的有害、攻击性或冒犯性言论。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本内容集合。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球范围内的互联网文本。
数据维度：数据集主要包括一个CSV文件（test_labels.csv）和一个预训练词向量文件（glove.6B.100d.txt）。test_labels.csv包含“id”（文本标识符）和六个毒性类别标签：“toxic”（毒性）、“severe_toxic”（严重毒性）、“obscene”（猥亵）、“threat”（威胁）、“insult”（侮辱）、“identity_hate”（身份歧视）。词向量文件用于文本的向量化表示。
数据格式：数据集提供CSV格式的标签文件，以及预训练的GloVe词向量文件，方便进行文本处理与模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行一定的数据清洗和标注。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、恶意内容检测等领域的研究和应用。
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、机器学习、社会计算等领域的研究，如文本毒性检测模型的构建、不同毒性类别之间的关系分析等。
行业应用：为内容审核、社交媒体平台、在线论坛等提供数据支持，用于自动识别和过滤有害言论，维护健康的网络环境。
决策支持：支持企业和组织进行风险评估，识别潜在的负面舆情，并制定相应的应对策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉文本分类任务，理解和应用各种文本处理技术。
此数据集特别适合用于探索文本内容的毒性表达模式，构建高性能的毒性检测模型，并提升对网络恶意内容的识别能力。
