Quora不真诚问题数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：不真诚问题,自然语言处理,文本分类,Quora,情感分析,毒性检测,机器学习
数据概述：
本数据集旨在预测Quora平台上提出的问题是否为不真诚问题。不真诚问题通常具有非中立、夸张、具有针对性或煽动性等特征，可能包含对特定群体的歧视、刻薄攻击或基于错误信息的内容。数据集包含问题唯一标识符（qid）、问题文本（question_text）以及目标标签（target），其中target=1表示问题被标记为不真诚。需要注意的是，数据集中的标签可能存在一定的噪声，不保证完全准确。
数据用途概述：
该数据集适用于自然语言处理领域中的文本分类任务，可用于训练模型识别不真诚问题。其应用场景包括但不限于：1）内容审核与社区管理，帮助平台自动识别和过滤不真诚内容；2）学术研究，探索文本分类算法在社交问答平台中的应用；3）产品开发，如开发智能回复系统或内容推荐系统，提升用户体验。此外，数据集也可用于训练毒性检测模型，帮助识别具有攻击性或歧视性的文本内容。
