问答社区问题有害性检测数据集QuestionHarmfulnessDetectionDataset-bad23024
数据来源：互联网公开数据
标签：问题分类，文本分析，自然语言处理，情感分析，有害信息检测，Quora，机器学习，文本标注
数据概述：
该数据集包含来自Quora问答社区的问题文本，记录了问题内容及其是否具有有害性的标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源于Quora问答社区，全球用户均可参与提问与回答。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“question_text”（问题文本）和“target”（有害性标签，1代表有害，0代表无害）。
数据格式：CSV格式，文件名为Quoracsv，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于Quora问答社区，原始数据经过了人工或自动标注，用于训练有害信息检测模型。
该数据集适合用于有害问题检测、文本分类和情感分析等领域。
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、信息检索等领域的学术研究，如有害信息识别、情感分析、问题质量评估等。
行业应用：可以为社交媒体平台、论坛社区等提供数据支持，用于自动过滤有害内容，维护社区环境。
决策支持：支持内容审核系统、风险管理系统，提高内容安全性和用户体验。
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深入理解文本分类和有害信息检测技术。
此数据集特别适合用于探索问题文本的特征与有害性之间的关系，帮助用户构建高效的有害信息检测模型，提升内容审核效率。
