社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-shoaibkarnure
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, 自然语言处理, 机器学习, 恶意内容检测, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用于识别仇恨言论的示例。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：数据来源于社交媒体平台，未限定具体地理位置，但内容可能反映全球范围内的社会现象。
数据维度：包括“count”（可能指评论数量或重复次数）、“hate_speech”（仇恨言论计数）、“offensive_language”（冒犯性语言计数）、“neither”（非仇恨言论/非冒犯性语言计数）、“class”（分类标签，0代表仇恨言论，1代表冒犯性语言，2代表两者都不是）和“tweet”（推文内容）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为labeled_data.csv，便于文本处理和建模分析。数据已进行标注，可用于训练分类模型。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析、文本分类等研究和应用。
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、人工智能等领域的学术研究，如仇恨言论识别、情感分析、恶意内容检测等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动化内容审查、用户行为分析和风险管理。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理策略制定，以及相关法律法规的制定和完善。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，用于学生训练模型、理解仇恨言论模式。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的仇恨言论传播规律，并构建有效的检测模型，从而改善网络环境，促进社会和谐。
