在线评论内容毒性分析数据集OnlineCommentToxicityAnalysis-koti4878m

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, 深度学习, 自然语言处理, 机器学习, 负面评论, 多标签分类

数据概述：该数据集包含来自在线评论平台的用户生成内容，记录了评论文本及其对应的毒性标签，用于训练和评估文本毒性检测模型。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。地理范围：数据来源未明确，但评论内容涉及全球范围，涵盖多种语言和文化背景。数据维度：数据集包含三个CSV文件，分别是train.csv (训练集), test.csv (测试集)和test_labels.csv(测试集标签)。核心字段包括：id (评论唯一标识符), comment_text (评论文本), 以及多个毒性标签（toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate），这些标签指示了评论中不同类型的负面内容。其中test_labels.csv中的标签值包含-1，代表该评论不用于毒性分析。数据格式：CSV格式，便于数据读取、处理和分析。

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、文本挖掘等领域的研究，可以用于开发和评估文本毒性检测算法。行业应用：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内容，维护社区秩序。决策支持：支持内容审核策略的制定和优化，帮助平台提升用户体验，减少有害信息的传播。教育和培训：作为机器学习、深度学习、自然语言处理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解文本分类任务。此数据集特别适合用于训练多标签分类模型，探索不同类型负面评论的特征，并提升模型对在线评论毒性的识别准确率。