Quora平台问题真诚度预测数据集QuoraInsincereQuestionPredictionDataset-skathirmani
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理，文本分类，数据集，机器学习，情感分析，问答系统，深度学习，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自Quora问答平台的问题数据，旨在预测问题是否为不真诚的。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度未知，但涵盖了Quora平台上的历史问题。
地理范围：数据来源于全球范围内的Quora用户。
数据维度：数据集包括问题文本、问题ID以及问题是否为不真诚的标签（0或1）。不真诚问题可能包含恶意内容、误导性信息、虚假信息等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，由Quora平台提供，并已进行一定程度的清洗和标注。
该数据集适合用于自然语言处理、文本分类、情感分析、深度学习等领域的研究和应用，特别是在识别和过滤恶意信息、提升问答系统质量等方面具有重要价值。
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：适用于文本分类、情感分析、恶意内容检测等研究，如问题语义分析、不真诚问题特征提取等。
行业应用：可以为问答平台、社交媒体等提供数据支持，特别是在内容审核、用户体验优化等方面。
决策支持：支持平台的内容审核和管理，帮助识别和过滤不真诚问题，维护社区健康。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，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真诚问题的识别方法，帮助用户实现恶意内容过滤、提升内容质量和用户体验等目标，为内容审核和社交平台管理提供数据支持。
