多语言评论文本毒性检测数据集MultilingualCommentTextToxicityDetection-anthonynama
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 多语言, 情感分析, 机器学习, 自然语言处理, 社交媒体, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自多个语言的评论文本数据，旨在用于毒性检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但包含了西班牙语（es）、意大利语（it）、土耳其语（tr）等多种语言的评论文本。
数据维度：数据集包含以下字段：
id：评论的唯一标识符。
comment_text：评论文本内容。
lang：评论文本的语言代码（例如，es代表西班牙语）。
toxic：评论文本的毒性标签，0表示无毒，1表示有毒。
language：在train.csv中，表示评论文本的语言。
score：在train.csv中，表示毒性评分。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, validation.csv, test.csv三个文件，分别用于训练、验证和测试。
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、文本分类等领域的学术研究，例如跨语言毒性检测、多语言情感分析模型的构建等。
行业应用：可用于社交媒体平台、在线论坛、评论区等场景的毒性内容检测与过滤，以及用户行为分析。
决策支持：支持内容审核策略的制定，帮助平台维护健康的社区环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践文本分类任务。
此数据集特别适合用于探索跨语言文本的毒性识别方法，评估不同语言环境下模型的泛化能力，并提升毒性检测的准确性和效率。
