互联网评论毒性内容识别数据集ToxicContentIdentificationDataset-sanamps
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 情感分析, 自然语言处理, 机器学习, 恶意评论, 文本标注, 多标签分类
数据概述：
该数据集包含来自维基百科评论的文本数据，记录了对评论内容进行毒性、严重毒性、淫秽、威胁、侮辱和仇恨言论等多维度标签的标注。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于维基百科评论，理论上覆盖全球用户。
数据维度：
train.csv: 包含评论ID、评论文本、以及六种毒性标签(toxic, severe_toxic, obscene, threat, insult, identity_hate)。
test.csv: 包含评论ID和评论文本。
test_labels.csv: 包含测试集评论ID和对应的标签，标签值-1表示未标注。
数据格式：CSV格式，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于维基百科评论，经过人工标注，并已进行数据清洗和标签处理。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、毒性内容检测等领域。
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、机器学习领域的学术研究，如多标签文本分类、情感分析、毒性检测等。
行业应用：可用于社交媒体内容审核、在线论坛管理、评论过滤等，帮助平台识别和过滤有害内容。
决策支持：支持内容审核策略的制定和优化，以及用户行为分析，从而改善用户体验。
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应用文本分类技术。
此数据集特别适合用于构建和评估用于检测在线恶意内容的模型，帮助用户提升内容安全管理水平。
