社交媒体评论毒性分析数据集SocialMediaCommentsToxicityAnalysis-pranavkb02
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 情感分析, 社交媒体, 评论分析, 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评论文本，记录了评论的毒性程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态评论语料数据集。
地理范围：数据来源未明确，但评论可能来自全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：包含两个字段，"comment_text"（评论文本）和"toxic"（毒性标签）。"toxic"标签有三种取值：0代表无毒性，1代表轻微毒性，2代表严重毒性。
数据格式：CSV格式，文件名为FIXED2 (1).csv，便于文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于社交媒体评论，已进行标注。
该数据集适合用于文本分类、情感分析和毒性检测等研究。
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、情感分析、文本分类等领域的学术研究，如恶意评论检测、用户行为分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛等提供数据支持，用于内容审核、用户行为分析和社区管理。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理策略制定，提升用户体验。
教育和培训：作为文本分类、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解和应用毒性检测技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体评论的毒性特征，构建文本分类模型，从而实现对不良内容的自动识别和过滤。
