互联网评论文本毒性检测数据集ToxicCommentClassificationDataset-muskaansharma1308
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, 恶意评论, 自然语言处理, 机器学习, 负面情绪, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自维基百科评论的文本数据，记录了不同评论的毒性程度，用于训练和评估文本毒性检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于维基百科，覆盖全球范围内的用户评论。
数据维度：数据集包括“id”（评论的唯一标识符）、“comment_text”（评论文本）以及六个毒性类别标签：“toxic”（毒性）、“severe_toxic”（严重毒性）、“obscene”（猥亵）、“threat”（威胁）、“insult”（侮辱）和“identity_hate”（身份歧视）。其中，test_labels.csv中标签值为-1表示未标注的评论。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、test_labels.csv（测试集标签）和sample_submission.csv（提交样本）。
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、文本分类等领域的研究，如恶意评论检测、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论系统等提供数据支持，用于识别和过滤有害评论，维护社区秩序。
决策支持：支持内容审核、舆情监控等相关决策制定，帮助企业和组织维护品牌声誉。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解文本分类任务。
此数据集特别适合用于训练文本分类模型，识别评论中的毒性内容，从而实现对在线内容的有效管理和过滤，提升用户体验，维护健康的网络环境。
