社交媒体评论仇恨言论检测数据集SocialMediaCommentsHateSpeechDetection-fariaaf
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, 自然语言处理, 机器学习, 评论数据, 数据标注
数据概述：
该数据集包含了来自YouTube和Facebook的社交媒体评论数据，旨在用于仇恨言论的检测与分析。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，评论内容可能涵盖全球范围。
数据维度：包含YouTube评论数据（字段包括评论文本以及其他元数据）和Facebook评论数据（字段包括评论文本以及其他元数据），以及用于训练、验证和测试的仇恨言论标注数据。标注数据包括“sentence”（评论文本）、“target”（目标群体）、“type”（仇恨言论类型）、“hate speech”（是否为仇恨言论）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，分别对应YouTube评论数据（scrapped-u_tube_onlyComments.csv）、Facebook评论数据（srapped_facebook_only_comments.csv）以及训练、验证和测试数据集（train.csv、val.csv、test.csv），便于文本处理和模型训练。
数据来源于社交媒体平台抓取数据，并进行了仇恨言论的标注，用于训练和评估机器学习模型。
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、情感分析、社会计算等领域的学术研究，如仇恨言论检测算法的开发、社会情绪分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于改进内容审核系统，打击网络暴力和仇恨言论。
决策支持：支持政府部门、社会组织等机构对网络舆情的监测和管理，辅助制定相关政策。
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理解和应用文本分类技术。
此数据集特别适合用于训练和评估仇恨言论检测模型，探索不同社交媒体平台上的仇恨言论特征，并提升内容审核的准确性和效率。
