社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-hawkeye2704
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, 脏话, 机器学习, 情感识别
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了带有仇恨言论的文本样本，用于训练和评估仇恨言论检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源不明确，但文本内容涵盖了广泛的社会话题和观点，可能涉及全球范围内的用户。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“Text”（文本内容）和“oh_label”（标签，1.0表示包含仇恨言论，0.0则未提供）。
数据格式：CSV格式，文件名为Collated_Dataset.csv，方便文本处理和机器学习模型的训练。
来源信息：数据集来源于互联网公开数据，具体来源未明确，可能经过一定的数据清洗和标注。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析和文本分类等任务。
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、社会计算等领域的研究，如仇恨言论识别、情感分析、偏见检测等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核系统提供数据支持，用于自动识别和过滤有害言论，维护社区环境。
决策支持：支持社会舆情分析和风险评估，帮助企业和政府机构及时了解和应对社会情绪。
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，帮助学生和研究人员熟悉文本分类任务。
此数据集特别适合用于构建和评估仇恨言论检测模型，帮助用户实现对社交媒体内容的自动化分析和管理，从而促进健康的网络环境。
