文本评论有害性评估预测数据集TextCommentToxicityAssessmentPrediction-hamditarek
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 评论分析, 有害内容检测, 机器学习, 自然语言处理, 情感分析, 负面情绪识别, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自公开评论的数据，记录了用于评估文本评论有害性的结构化标签。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，但可用于全球范围内的文本评论有害性评估。
数据维度：包括“id”（评论唯一标识符）和“toxic”（有害性标签，0代表无害，1代表有害）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (15).csv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于公开评论，并已进行标签标注。
该数据集适合用于有害文本检测、情感分析和二分类模型构建。
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与社会计算交叉领域的学术研究，如恶意评论检测、情感分析中的负面情绪识别研究等。
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系统、社区管理工具的开发与优化。
决策支持：支持在线社区的风险评估与内容管理，助力企业维护良好的用户体验和社区氛围。
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，用于学生训练模型、了解有害文本识别模式。
此数据集特别适合用于探索文本评论的有害性特征，帮助用户构建文本分类模型，实现自动识别和过滤有害内容的目标。
