在线评论毒性分类数据集OnlineCommentsToxicityClassificationDataset-hamedetezadi
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 情感分析, 机器学习, 自然语言处理, 评论分析, 多标签分类, 社交媒体
数据概述：
该数据集包含来自维基百科评论区的数据，记录了用户发表的评论文本及其对应的毒性标签。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：数据来源于维基百科平台，面向全球用户，评论内容涵盖广泛主题。
数据维度：数据集包括“id”（评论唯一标识符）、“comment_text”（评论文本）以及六个毒性相关的标签：“toxic”（有毒）、“severe_toxic”（严重有毒）、“obscene”（淫秽）、“threat”（威胁）、“insult”（侮辱）、“identity_hate”（针对特定身份的仇恨言论）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于文本处理和多标签分类任务。
来源信息：数据来源于公开的维基百科评论数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、毒性检测等领域的学术研究和技术应用。
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、机器学习和人工智能领域的学术研究，如多标签文本分类、情感分析、毒性检测算法开发等。
行业应用：可以为社交媒体平台、在线论坛、评论系统等提供数据支持，用于自动识别和过滤有害评论，维护社区环境。
决策支持：支持平台内容审核策略的制定和优化，提升内容审核的效率和准确性。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本分类技术，并进行模型训练和评估。
此数据集特别适合用于探索在线评论的毒性特征，构建自动化的有害内容检测系统，提高用户体验和维护网络社区的健康环境。
