在线评论毒性分类预测数据集OnlineCommentToxicityClassificationPrediction-hhstrand
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, 多标签分类, 评论分析, 神经网络
数据概述：
该数据集包含来自在线评论平台的数据，记录了用户评论及其对应的毒性评级。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为近期产生的在线评论。
地理范围：数据来源未明确标注，但内容涉及全球范围内的用户评论。
数据维度：数据集包括评论的唯一标识符(id)以及多种毒性指标，例如“toxic”（毒性）、“severe_toxic”（严重毒性）、“obscene”（猥亵）、“threat”（威胁）、“insult”（侮辱）、“identity_hate”（仇恨言论）。部分文件包含评论文本(comment_text)字段。
数据格式：CSV格式，包括sub29.csv, oof51.csv, oof52.csv, sub29.csv, sub51.csv, sub52.csv等多个文件，便于数据分析和模型训练。数据已进行预处理，可以直接用于机器学习任务。
来源信息：数据来源于公开的竞赛或研究项目，旨在推动对在线评论毒性内容的识别与分类。
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、情感分析、文本分类等领域的研究，例如多标签文本分类、毒性内容检测、恶意评论识别等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、游戏社区等提供数据支持，用于自动化内容审核、用户行为分析、平台内容治理等。
决策支持：支持社交媒体平台、内容管理系统等进行风险评估，辅助制定内容审核策略，降低平台有害信息传播风险。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于训练和评估文本分类模型，探索不同毒性类型的关联性，以及提升对在线评论内容的理解和管理能力。
