仇恨言论文本情感分析数据集HateSpeechTextSentimentAnalysis-akshaysatyam2
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 情感分析, 文本分类, 负面情绪, 社交媒体, 文本标注, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本评论，记录了带有仇恨言论的文本样本及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但文本内容涉及种族、性别、性取向等多个社会敏感话题，具有全球通用性。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引，无实际含义）、“comment”（文本评论内容）和“label”（情感标签，其中“N”代表负面情绪，即仇恨言论；“P”代表正面情绪，即非仇恨言论）三个字段，适用于文本情感分析与分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为hate.csv，便于文本处理和模型训练。
该数据集适合用于仇恨言论识别、情感分析、文本分类等研究，可用于构建和评估相关领域的模型。
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、社会计算等领域的学术研究，如仇恨言论检测、情感分析、偏见识别等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的仇恨言论过滤系统，维护健康的网络环境。
决策支持：支持政策制定者和相关机构了解网络仇恨言论的传播规律，制定相应的干预措施。
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情感分析和仇恨言论识别技术。
此数据集特别适合用于探索仇恨言论的表达方式和情感倾向，帮助用户构建有效的仇恨言论检测模型，维护积极的社会价值观。
