社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetection-abhayshanbhag
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, 社交媒体, 机器学习, 数据标注, 自然语言处理, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，旨在用于仇恨言论的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源未明确，可能涵盖全球范围内的社交媒体内容。
数据维度：数据集包含“English_processed”（经过预处理的英文文本）、“label_task1”（仇恨言论标签）、“label_task2”（举报状态标签）、“label_task3”（仇恨言论类型标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为TRAIN_english_preprocessed_exploded.csv，便于文本分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于abhayshanbhag-tryinghard项目，其中文本内容经过预处理，并附带了多标签分类信息。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析和多标签文本分类等研究。
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、社会学等领域的研究，包括仇恨言论识别、情感分析、偏见检测等。
行业应用：可用于社交媒体平台的内容审核、舆情监控系统，以及广告投放的定向优化。
决策支持：支持企业和机构进行风险管理，识别并应对社交媒体上的负面言论。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解文本分类和情感分析。
此数据集特别适合用于探索不同类型仇恨言论的特征，并构建高效的检测模型，以提高社交媒体内容的安全性。
