社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-wisnuputra
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 文本分类, 情感分析, 自然语言处理, 社交媒体, 数据标注, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本内容，记录了用于检测仇恨言论的结构化文本示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于未特定说明的社交媒体平台，覆盖范围不明确，但可推测为全球范围。
数据维度：包括“Content”（文本内容）和“Label”（分类标签，1代表仇恨言论，0代表非仇恨言论）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为YD_aug_data_balanced.csv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据集可能来源于公开的社交媒体数据或经过人工标注的文本，具体来源未明确说明。该数据集已进行平衡处理，确保正负样本比例相对均衡。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析和文本分类等相关研究。
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：适用于自然语言处理、社会计算等领域的学术研究，如仇恨言论识别、情感分析、偏见检测等研究。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核公司提供数据支持，用于构建和优化内容过滤系统，维护社区环境。
决策支持：支持社会舆情分析、风险预警，帮助政府机构和企业了解和应对网络仇恨言论。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握仇恨言论检测技术。
此数据集特别适合用于探索仇恨言论的模式、特征，以及构建高效的自动化检测模型，从而提升社交媒体内容审核的效率和准确性。
