社交媒体仇恨言论检测推文数据集SocialMediaHateSpeechDetectionTweets-rizwanrizwannazir
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, 情感分析, 舆情分析, 自然语言处理, 机器学习, 推文分析
数据概述：
该数据集包含来自Twitter（推特）平台的推文数据，记录了用于仇恨言论检测的文本样本。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据来源于Twitter平台，推文内容可能涉及全球范围内的用户。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（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”（非仇恨言论也非冒犯性语言计数）、“class”（类别标签，1代表具有冒犯性语言，2代表不具有冒犯性语言，0代表具有仇恨言论）、“tweet”（推文文本）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为twitter.csv，便于文本分析和机器学习建模。
该数据集适用于仇恨言论识别、情感分析和文本分类等任务。
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：适用于社交媒体文本分析、情感分析、自然语言处理等领域的学术研究，例如仇恨言论识别、情感倾向分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动化内容过滤、用户行为分析等。
决策支持：支持舆情监测与风险预警，帮助企业和政府机构及时了解社会情绪，防范潜在风险。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等相关课程的实训数据集，帮助学生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探索社交媒体上仇恨言论的模式与传播规律，帮助用户构建有效的文本分类模型，提升社交媒体内容审核的效率和准确性。
