性别歧视文本识别数据集SexistTextIdentificationDataset-hudeewu

数据来源：互联网公开数据

标签：性别歧视, 文本分类, 情感分析, 社交媒体, 数据标注, 自然语言处理, 语料库, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，旨在用于识别和分析性别歧视言论。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态语料库。地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但文本内容涵盖了全球范围内的讨论。数据维度：数据集包含多个字段，包括：rewire_id（唯一标识符）, text（文本内容）, label_sexist（是否为性别歧视言论，包含“sexist”和“not sexist”两种标签）, label_category（歧视类别，如“none”等）, label_vector（标签向量，如“none”等）。数据格式：CSV格式，文件名为train_all_tasks.csv，便于数据分析和模型训练。来源信息：数据来源于公开的文本数据，经过了标注和整理，用于训练识别性别歧视的机器学习模型。该数据集适用于文本分类、情感分析和自然语言处理等领域的研究。

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：适用于社会科学、语言学、计算机科学等领域的研究，如性别歧视言论的识别、情感分析、文本内容分析等。行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动检测和过滤性别歧视内容，维护社区环境。决策支持：支持政策制定者和社会组织，用于了解和应对网络性别歧视问题，制定相关政策和干预措施。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、社会学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解性别歧视言论的识别和分析。此数据集特别适合用于训练和评估文本分类模型，探索性别歧视言论的特征和模式，以及提高对社会问题的认知和理解。