互联网评论文本毒性分析数据集InternetCommentTextToxicityAnalysis-lindyred
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性分析, 情感分析, 机器学习, 自然语言处理, 负面情绪, 评论识别, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自互联网评论的文本数据，记录了评论文本及其对应的毒性评估标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但内容涉及全球范围内的互联网评论。
数据维度：数据集包括“id”（评论唯一标识符）、“comment_text”（评论文本）以及六个表示不同毒性类型的标签：“toxic”（毒性）、“severe_toxic”（严重毒性）、“obscene”（猥亵）、“threat”（威胁）、“insult”（侮辱）、“identity_hate”（仇恨言论）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的互联网评论，已进行标注和整理。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、毒性检测等研究和应用。
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、机器学习和人工智能领域的学术研究，如恶意文本检测、情感分析、负面情绪识别等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论区管理等提供数据支持，用于自动内容审核、用户行为分析、社区健康管理等。
决策支持：支持企业和组织进行舆情监控，风险评估，以及制定内容 moderation 策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索不同类型毒性评论的特征，建立文本毒性预测模型，以及优化内容审核系统的性能。
