社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-kasivisu3109
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, 恶意言论, 机器学习, 自然语言处理, 文本标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了推文文本及其相应的标签，用于识别和分类仇恨言论。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，但推文内容可能涉及全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：包括“tweet”（推文文本），以及用于标注的“hate_speech”（仇恨言论）、“offensive_language”（冒犯性语言）和“neither”（非仇恨言论或非冒犯性语言）等字段，并有“class”（分类标签）字段，用于指示推文的类别。
数据格式：CSV格式，文件名为labeled_data.csv，便于文本处理和分类分析。
来源信息：数据来源于kasivisu3109-hateoffensive项目，包含了经过标注的推文数据。
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、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，用于开发和优化内容过滤系统，维护社区环境。
决策支持：支持社交媒体平台的内容审核决策和风险管理，有助于提升平台的用户体验和安全性。
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仇恨言论检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于训练和评估仇恨言论检测模型，探索不同分类方法的效果，以及研究社交媒体上的恶意内容传播规律。
