社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-alikhademi9876
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 情感分析, 文本分类, 社交媒体, 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（如Twitter）的推文文本数据，旨在用于仇恨言论检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于全球社交媒体用户发布的内容，未限定具体地理位置。
数据维度：包括以下字段：
Unnamed: 0：原始数据索引，无实际语义。
count：推文的汇总计数。
hate_speech：推文中包含仇恨言论的计数。
offensive_language：推文中包含冒犯性语言的计数。
neither：推文中既不包含仇恨言论也不包含冒犯性语言的计数。
class：推文的类别标签，1代表包含冒犯性语言，0代表不包含仇恨言论和冒犯性语言，2代表既不包含仇恨言论也不包含冒犯性语言。
tweet：推文的文本内容。
数据格式：CSV格式，文件名为labeled_data.csv，便于数据分析和处理。
该数据集源于社交媒体公开数据，已进行初步标注，适用于仇恨言论检测、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、社会计算等领域的学术研究，如仇恨言论识别、情感分析、文本分类模型构建与评估。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于开发自动化的内容过滤、恶意内容检测系统，维护社区环境。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理策略制定，提升用户体验，减少负面内容传播。
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理解和实践文本分类技术。
此数据集特别适合用于构建和评估仇恨言论检测模型，以及探索社交媒体内容中的情感表达模式。
