社交媒体负面言论识别测试数据集SocialMediaNegativeCommentsIdentificationTestDataset-workml
数据来源：互联网公开数据
标签：负面言论, 文本分类, 社交媒体, 毒性分析, 情感分析, 机器学习, 自然语言处理, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的负面言论识别测试数据，记录了用于评估毒性言论检测模型的示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态测试数据集使用。
地理范围：数据来源于社交媒体平台，未限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包括“toxic-id”字段，该字段可能包含了与毒性言论相关的唯一标识符。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (2).csv，便于数据分析和模型测试。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体内容，已进行匿名化处理，并可能经过了过滤和标注。
该数据集适合用于评估和测试负面言论检测模型，以及进行文本分类和情感分析研究。
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：适用于自然语言处理、机器学习和社交媒体分析领域的学术研究，例如毒性言论检测、情感分析和文本分类。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核公司和广告公司提供数据支持，用于改进内容过滤、用户安全和广告投放策略。
决策支持：支持社交媒体平台制定更有效的社区管理策略，以及提升用户体验和平台声誉。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和文本分类课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解毒性言论检测技术。
此数据集特别适合用于评估不同模型的性能，并探索在社交媒体环境中识别和处理负面言论的方法，帮助用户提升内容审核效率和准确性。
