社交媒体仇恨言论分类数据集SocialMediaHateSpeechClassificationDataset-prabhatss
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 社交媒体, 文本分类, 情感分析, 恶意内容检测, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文（Tweet）的数据，记录了关于仇恨言论、冒犯性语言和中立言论的分类结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球社交媒体用户发布的内容，未限定特定国家或地区。
数据维度：数据集包括多个字段，主要包含：
Unnamed: 0：原始数据索引。
count：推文计数。
hate_speech：仇恨言论的计数。
offensive_language：冒犯性语言的计数。
neither：中立言论的计数。
class：类别标签，1代表具有冒犯性语言，2代表不具有冒犯性语言。
tweet：推文内容。
数据格式：CSV格式，文件名为labeled_data.csv，方便进行文本分析和机器学习建模。
数据来源：数据来源于社交媒体公开信息，已进行初步的标注和分类处理。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析、文本分类和自然语言处理相关研究。
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：适用于社交媒体内容分析、情感分析、恶意内容检测等领域的学术研究，如仇恨言论识别、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于改进内容过滤系统、提升用户体验、维护社区秩序。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理策略制定，帮助平台识别和处理有害言论，降低负面影响。
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掌握文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上仇恨言论的模式与特征，帮助用户构建有效的仇恨言论检测模型，提升内容审核的效率和准确性。
