社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetectionDataset-faredsalem
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, 负面情绪, 机器学习, 文本挖掘, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台上的文本数据，记录了带有仇恨言论、冒犯性语言和中立言论的推文。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，推测为一段时间内收集的静态语料库。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的社交媒体用户，未明确限定特定国家或地区。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（原始索引）、“count”（推文计数）、“hate_speech”（仇恨言论计数）、“offensive_language”（冒犯性语言计数）、“neither”（中立言论计数）、“class”（类别标签，1代表冒犯性语言，2代表中立言论，0代表仇恨言论）和“tweet”（推文文本）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为labeled_data.csv，适用于文本分析和分类任务。数据已进行初步标注，便于模型训练。
该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析、文本分类等研究和应用。
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、社会计算等领域的学术研究，例如仇恨言论识别、情感极性分析、社会情绪分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的仇恨言论检测系统、内容过滤系统，从而维护健康的网络环境。
决策支持：支持政府机构和相关组织对社交媒体上的负面信息进行监测和干预，从而制定更有效的社会管理策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于构建和评估仇恨言论检测模型，探索不同语言特征与仇恨言论之间的关联，帮助用户提升对社交媒体内容的理解和管理能力。
