社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-rupapriyanaskar
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 文本分类, 社交媒体, 自然语言处理, 情感分析, 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推文数据，记录了用于仇恨言论检测的文本样本。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：数据来源未明确，但推文内容涵盖全球范围内的讨论。
数据维度：数据集包含两个CSV文件：
- imbalanced_data.csv：包含id、label（0代表非仇恨言论，1代表仇恨言论）、tweet（推文文本）字段。
- raw_data.csv：包含Unnamed: 0、count、hate_speech、offensive_language、neither、class、tweet字段，其中class字段可能指示推文的分类。
数据格式：CSV格式，文件名为imbalanced_data.csv和raw_data.csv，便于文本处理和分析。数据已进行初步的清洗和标注。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析和文本分类等研究。
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、文本分类等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的仇恨言论检测系统，维护社区环境。
决策支持：支持社交媒体平台的内容审核策略制定，帮助平台及时发现和处理有害言论。
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理解和实践文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体中仇恨言论的模式和特征，帮助用户构建有效的文本分类模型，提升内容审核的效率和准确性。
