在线评论毒性分类数据集OnlineCommentToxicityClassificationDataset-haiiiith
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, 自然语言处理, 机器学习, 负面评论, 评论过滤, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自在线评论平台的数据，记录了用户发布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，视作静态评论数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但评论内容涉及全球范围内的讨论与观点。
数据维度：数据集包含三个CSV文件：train.csv, test.csv, test_labels.csv。
train.csv包含id（评论唯一标识符），comment_text（评论文本），以及toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate（六个毒性分类标签）。
test.csv包含id和comment_text。
test_labels.csv包含id和六个毒性分类标签，其中标签值为-1表示未标注，0表示非毒性，1表示有毒性。
数据格式：CSV格式，便于文本处理和模型训练。
数据来源：数据来源于公开的评论数据，已进行脱敏和匿名化处理。
该数据集适合用于文本分类和情感分析任务，特别是针对在线评论的毒性识别和过滤。
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、机器学习领域的学术研究，例如毒性评论检测、情感分析、多标签文本分类等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、新闻网站等提供数据支持，用于构建自动化的评论审核系统、内容过滤机制，维护社区环境。
决策支持：支持内容安全团队对在线评论的风险评估，优化内容审核策略。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分类、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握模型构建、评估和优化技能。
此数据集特别适合用于探索不同类型毒性评论的识别方法，帮助用户构建高效的、可扩展的毒性检测模型，从而提升在线内容管理的效率和准确性。
