社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-yogeshgiri1
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, 深度学习, 自然语言处理, 情感分析, 语料库, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的推文数据，记录了用于检测仇恨言论的文本示例。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：数据来源于社交媒体平台，未限定具体地理位置。
数据维度：包括“class”（类别标签，1代表仇恨言论，0代表正常言论，2代表其他类别）和“tweet”（推文文本）两个字段，适用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为DatasetHate-Speech-Detection-using-Deep-Learning.csv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析、文本分类等领域的研究和应用。
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、机器学习、社会计算等领域的学术研究，如仇恨言论识别、情感分析模型构建等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动化内容过滤、用户行为分析等。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理策略制定，以及舆情监控系统的构建。
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，用于学生训练模型、理解仇恨言论模式。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的仇恨言论特征，帮助用户构建和优化仇恨言论检测模型，提升内容审核效率。
