社交媒体恶意言论检测数据集SocialMediaAbusiveLanguageDetection-ammadkhawaja
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意言论, 文本分类, 情感分析, 社交媒体, 欺凌, 仇恨言论, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户发布的推文，并标注了是否存在恶意言论。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源未明确，但包含多种语言，可能来自全球范围。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要字段包括：
id：推文的唯一标识符。
tweet：推文内容，包含文本信息。
target：标注标签，指示推文是否包含恶意言论（0表示非恶意，1表示恶意）。
split：数据划分，指示数据是用于公共测试还是私有测试。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，便于文本处理和分析。其中，test_with_ans_and_split.csv 包含ID、目标标签和数据划分信息，testcsv包含ID和推文内容，traincsv包含训练数据。
该数据集适合用于恶意言论检测、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：适用于自然语言处理、社会计算等领域的学术研究，如恶意内容识别、情感分析、用户行为分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的恶意内容过滤系统，保护用户免受网络欺凌和仇恨言论的侵害。
决策支持：支持社交媒体平台的风险管理，帮助平台识别和处理不良内容，维护社区秩序。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解和实践文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于开发和评估恶意言论检测模型，并探索不同语言和文化背景下恶意言论的特征。
