在线性别歧视可解释性检测数据集ExplainableDetectionofOnlineSexism-EDOS-maifeeulasad

数据来源：互联网公开数据

标签：性别歧视，自然语言处理，数据集，机器学习，文本分析，情感分析，社交媒体，可解释性

数据概述：该数据集主要用于研究和开发在线性别歧视的检测模型，旨在提高模型的可解释性。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围跨度不明确，取决于收集的社交媒体数据。地理范围：数据来源于各种社交媒体平台，涵盖全球范围内的用户。数据维度：数据集包含标注的文本数据，这些文本内容被标记为是否存在性别歧视，并提供了用于解释模型预测结果的额外信息，例如关键词、上下文等。数据格式：数据提供多种格式，包括文本文件、CSV或JSON等，方便进行文本分析和机器学习任务。来源信息：数据来源于社交媒体平台，经过人工标注，并可能进行清洗和预处理。该数据集适合用于自然语言处理、机器学习、文本分类和可解释人工智能等领域的研究和应用，特别是在性别歧视检测、情感分析和模型可解释性方面具有重要价值。

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：适用于性别歧视检测、情感分析和文本分类等研究，如探索不同性别歧视表达方式、分析歧视性言论的传播机制等。行业应用：可以为社交媒体平台、在线社区等提供数据支持，特别是在内容审核、用户行为分析和风险控制等方面。决策支持：支持社交媒体平台的内容管理和用户行为规范制定，帮助平台更好地维护社区秩序和用户体验。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解性别歧视检测、模型可解释性等相关技术。此数据集特别适合用于探索在线性别歧视的表达方式和传播规律，帮助用户构建可解释的检测模型，从而提高模型的透明度和可信度，为社交媒体平台的内容审核和社区管理提供数据支持。