社交媒体仇恨言论检测数据集SocialMediaHateSpeechDetection-saahir2629
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 文本分类, 社交媒体, 自然语言处理, 情感分析, 恶意内容检测, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的推文文本，记录了不同类型的网络欺凌行为，旨在用于仇恨言论的检测和分类。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平台，推文内容涵盖多种语言和文化背景。
数据维度：包括“tweet_text”（推文文本）和“cyberbullying_type”（网络欺凌类型）两个字段，用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为final_dataset.csv，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体数据，已进行标注和分类处理。
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、情感分析等领域的学术研究，如仇恨言论检测算法的开发与评估、网络欺凌行为模式分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动检测和过滤仇恨言论，维护健康的网络环境。
决策支持：支持政府部门和非营利组织进行社会舆情监测和分析，辅助制定相关政策，打击网络欺凌行为。
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仇恨言论检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的仇恨言论模式，并开发有效的检测和防御机制，从而改善网络社区的健康状况。
