多模态文本理解与恶意内容检测数据集MultimodalTextUnderstandingandMaliciousContentDetectionDataset-huynguyen24
数据来源：互联网公开数据
标签：多模态, 文本理解, 恶意内容检测, 图像描述, 文本分析, 情感分析, 知识推理, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自互联网的多模态数据，记录了文本、图像描述、表面信息和背景知识，用于多模态文本理解和恶意内容检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，可能涵盖全球范围内的互联网内容。
数据维度：数据集包含“text”（文本内容）、“image_caption”（图像描述）、“surface_message”（表面信息）、“background_knowledge”（背景知识）、“A”、“B”、“C”、“D”（四个选项，可能用于多项选择任务）、“answer”（标准答案，可能为空）和“expert_label”（专家标签，可能为空）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test_prelim.csv，便于数据分析和模型构建。数据已包含文本和图像描述，并提供了背景知识，便于进行多模态信息的融合和分析。
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：适用于多模态人工智能、自然语言处理、计算机视觉、情感分析、恶意内容检测等领域的学术研究，如多模态内容理解、恶意内容识别与过滤、知识推理等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构、广告公司等提供数据支持，尤其是在检测有害内容、提升内容推荐质量、优化用户体验等方面。
决策支持：支持企业在内容安全、品牌声誉管理方面的决策制定，帮助企业识别和过滤负面信息。
教育和培训：作为人工智能、自然语言处理和计算机视觉相关课程的辅助材料，用于学生和研究人员进行模型训练、算法验证。
此数据集特别适合用于研究多模态信息的融合，探索文本内容与图像、背景知识之间的关系，从而实现对恶意内容的有效检测，提高模型对复杂内容的理解能力。
