广告文案歧视性分析数据集_Advertising_Text_Discrimination_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：歧视性广告, 文本分类, 图像识别, 多模态数据, 广告分析, 机器学习, 自然语言处理, 数据标注
数据概述：
该数据集包含广告文案及其对应的图像，旨在用于研究和分析广告中可能存在的歧视性内容。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但广告内容涉及多个文化和社会背景。
数据维度：数据集主要由以下几部分构成：
Unnamed: 0：索引列。
id：广告的唯一标识符。
image：与广告文案关联的图像文件名（.png格式）。
label：广告的类别标签，0代表非歧视性广告，1代表歧视性广告。
text：广告文案的文本内容。
split：数据集划分，表明该广告属于训练集（train）、验证集（validation）或测试集（test）。
数据格式：数据以CSV格式存储，文件名为DADs.csv，图像文件为PNG格式。
来源信息：数据集来源于公开的网络资源，具体来源未在原始数据中明确说明。该数据集已进行标注，将广告文案按是否具有歧视性进行了分类。
该数据集适合用于多模态机器学习研究，特别是针对文本和图像的联合分析，以及广告内容分析和歧视性内容检测。
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：适用于社会学、传播学、人工智能等领域的研究，例如广告文案的歧视性内容分析、图像与文本的关联分析、以及偏见检测等。
行业应用：为广告行业提供数据支持，可用于开发更公平、包容的广告投放策略，以及用于构建广告内容审核系统。
决策支持：支持广告公司、社交媒体平台等制定内容审核标准，从而减少歧视性内容的传播。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解多模态数据处理和歧视性内容检测。
此数据集特别适合用于探索广告文案中歧视性内容的表现形式，以及图像与文本之间的关联，帮助用户构建更有效的歧视性内容检测模型，提高广告内容的公平性和包容性。
