仇恨言论检测标注数据集HateSpeechDetectionAnnotationDataset-yvjawahar
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 情感分析, 文本标注, 机器学习, 自然语言处理, 文本分类, 情感识别, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了针对不同群体的仇恨言论示例及其标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但文本内容涉及全球范围内的仇恨言论。
数据维度：包括功能分类、案例ID、模板ID、测试用例（文本内容）、金标准标签（label_gold）以及多个标注者的标签（label_1至label_10），以及标注者对该文本的标注数量统计信息和多数投票结果。
数据格式：CSV格式，文件名为test_suite_annotations.csv，便于文本分析和标签处理。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体文本，并经过人工标注，用于仇恨言论的识别与分析。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析、文本分类等相关研究。
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、机器学习等领域的研究，例如仇恨言论检测模型的构建、情感分析模型的训练以及多标签分类问题的研究。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核公司提供数据支持，用于自动化内容审核、用户行为分析和风险控制。
决策支持：支持社会舆情分析和公共安全领域的决策制定，帮助识别和干预网络暴力与仇恨言论传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索仇恨言论的识别方法，评估不同标注者之间的一致性，并优化仇恨言论检测模型的性能。
