社交媒体仇恨言论检测推文数据集SocialMediaHateSpeechDetectionTweets-dhananjaydaharia
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论检测, 社交媒体, 文本分类, 情感分析, 自然语言处理, 机器学习, 文本挖掘, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文数据，记录了用于识别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，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源于全球社交媒体用户发布的推文，未限定具体国家或地区。
数据维度：包括“id”（推文的唯一标识符），“label”（分类标签，0代表正常推文，1代表包含仇恨言论的推文），和“tweet”（推文文本内容）三个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为train.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文本，已进行数据脱敏和标注。该数据集适合用于仇恨言论检测、情感分析等相关研究。
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、社会计算等领域的学术研究，例如仇恨言论识别算法的开发与评估、情感分析模型的构建等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化内容过滤系统、改善用户体验。
决策支持：支持社会舆情监测、风险预警等方面的决策制定，帮助相关机构维护网络环境的健康。
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、理解文本分类任务。
此数据集特别适合用于探索社交媒体中仇恨言论的模式与特征，帮助用户构建高效的仇恨言论检测模型，提升社交媒体内容的安全性。
