社交媒体仇恨言论文本分类数据集SocialMediaHateSpeechTextClassificationDataset-mahmoudabusaqer
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 文本分类, 自然语言处理, 情感分析, 社交媒体, 数据标注, 机器学习, 负面情绪
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用于识别仇恨言论的文本样本。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：数据来源未明确标注，可推测为全球社交媒体环境下的言论样本。
数据维度：包括“text”（文本内容）和“class”（分类标签，0代表非仇恨言论，1代表仇恨言论）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_hate_speech_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内容，并进行了标注处理。
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、社会计算等领域的学术研究，如仇恨言论识别算法优化、情感分析模型构建等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动检测和过滤仇恨言论，维护网络社区环境。
决策支持：支持社交媒体平台的内容监管策略制定，帮助平台更好地管理用户发布内容，减少负面信息传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索仇恨言论的表达方式和识别方法，助力构建更安全、健康的社交媒体环境。
