社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-iamammy
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, 恶意内容检测, 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数据，记录了用户发布的推文，并标注了其是否包含仇恨言论、冒犯性语言或两者皆无。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源于全球社交媒体用户发布的内容，未限定具体区域。
数据维度：包括多个字段，如计数（count）、仇恨言论数量（hate_speech）、冒犯性语言数量（offensive_language）、中立言论数量（neither）、分类标签（class）以及推文内容（tweet）。分类标签通常指示推文是否包含仇恨言论、冒犯性语言或两者皆无。
数据格式：CSV格式，文件名可能为datacsv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，经过了标注处理，用于识别和分类仇恨言论。
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：适用于社会学、语言学、计算机科学等领域的学术研究，如仇恨言论的识别、情感分析、恶意内容检测等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构等提供数据支持，用于构建和优化内容过滤系统，防止仇恨言论传播。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理策略制定，帮助平台维护积极健康的社区环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解仇恨言论检测的相关技术和应用。
此数据集特别适合用于训练和评估仇恨言论检测模型，分析社交媒体上的负面情绪传播规律，以及提升内容审核的准确性和效率。
