社交媒体仇恨言论检测推文数据集SocialMediaHateSpeechDetectionTweets-prakharprasad
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, 自然语言处理, 情感分析, 机器学习, 文本挖掘, 推文分析
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了推文内容及其对应的仇恨言论标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于Twitter平台，推文内容可能涵盖全球范围。
数据维度：包括“id”（推文唯一标识符）、“label”（仇恨言论标签，0代表非仇恨言论，1代表仇恨言论，以此类推）和“tweet”（推文文本内容）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为TwitterHate.csv，便于文本数据分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开渠道，已进行数据清洗和标注，用于仇恨言论检测研究。
该数据集适合用于自然语言处理、文本分类、情感分析和机器学习模型训练。
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：适用于社交媒体分析、仇恨言论检测、情感分析等领域的研究，例如，开发和评估仇恨言论检测模型。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核公司提供数据支持，用于自动化内容过滤、用户行为分析和风险管理。
决策支持：支持平台管理方进行内容监管决策，提升用户体验，维护社区秩序。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解仇恨言论检测的原理与方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的仇恨言论模式，构建有效的检测模型，并促进对仇恨言论的理解和应对。
