乌克兰语诈骗文本分类数据集UkrainianFraudTextClassificationDataset-maksymyevchuk
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 诈骗识别, 自然语言处理, 乌克兰语, 欺诈检测, 机器学习, 语料库, 电商诈骗
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的乌克兰语文本数据，记录了与诈骗相关的文本信息，旨在用于识别和分类不同类型的诈骗行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视作静态语料库。
地理范围：数据主要涉及乌克兰地区，反映了乌克兰语环境下的诈骗案例。
数据维度：数据集包含“text”（文本内容）和“category”（诈骗类型标签）两个字段，适用于文本分类任务。
数据格式：主要为CSV格式，包含多个CSV文件，如Result_8.csv, SELECT_details_as_text__sub_categories_n.csv, train_data.csv, test_data.csv，以及一个用于停用词处理的txt文件（ua-stopwords.txt）和一个parquet格式的合并数据文件(merged_data_with_labels.parquet)。
来源信息：数据来源于网络，包括用户反馈、社交媒体信息等，已进行初步的文本处理和分类。
该数据集适合用于研究乌克兰语环境下的诈骗识别，以及相关文本分类模型的训练和评估。
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、信息安全等领域的学术研究，例如诈骗文本的特征分析、情感分析、以及跨语言诈骗模式研究。
行业应用：为金融机构、电商平台、安全公司提供数据支持，用于构建诈骗检测系统、风险评估模型，以及提升用户安全意识。
决策支持：支持政府部门和监管机构开展针对网络诈骗的治理工作，优化风险管理和打击犯罪的策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、网络安全等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉文本分类流程，理解诈骗手段。
此数据集特别适合用于探索乌克兰语环境下的诈骗行为模式，构建有效的诈骗检测模型，并提升对诈骗风险的预警和防范能力。
