社交媒体仇恨言论识别数据集SocialMediaHateSpeechDetection-eombui
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, 语言学, 机器学习, 自然语言处理, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了肯尼亚地区的社交媒体帖子，并标注了其中是否包含仇恨言论、冒犯性语言或中立内容。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。
地理范围：数据主要关注肯尼亚地区的社交媒体言论。
数据维度：包括以下字段：
count: 帖子计数，表示数据的重复或聚合次数。
hate_speech: 仇恨言论标注（数值型，可能表示出现次数或强度）。
offensive_language: 冒犯性语言标注（数值型，可能表示出现次数或强度）。
neither: 中立内容标注（数值型，可能表示出现次数或强度）。
class: 类别标签，用于指示帖子是否包含仇恨言论、冒犯性语言或中立内容（数值型，具体含义需结合上下文理解）。
tweet: 社交媒体帖子的文本内容。
数据格式：CSV格式，文件名为HateSpeechKENcsv，便于文本处理和分类任务。数据已进行标注，可直接用于模型训练。
该数据集适用于社交媒体仇恨言论检测、情感分析以及相关语言学研究。
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：适用于社会科学、语言学和人工智能交叉领域的学术研究，例如仇恨言论的识别、情感分析、语言模式分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于提升内容审核效率，减少仇恨言论传播。
决策支持：支持政府部门、非政府组织等机构进行社会舆情监测，帮助制定相关政策，维护社会稳定。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分类等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解仇恨言论的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上仇恨言论的模式和传播规律，帮助用户开发更有效的仇恨言论检测模型，维护健康的互联网环境。
