社交媒体评论毒性评估训练数据集SocialMediaCommentToxicityAssessmentTrainingDataset-yangjieleo
数据来源：互联网公开数据
标签：毒性检测, 文本分类, 情感分析, 社交媒体, 自然语言处理, 负面评论, 机器学习, 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数据，记录了评论文本及其对应的毒性评估结果。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使用。
地理范围：数据来源于全球社交媒体环境，评论内容可能涉及不同国家和文化背景。
数据维度：数据集包含以下字段：
worker：评论提供者的标识符。
less_toxic：评论的非毒性版本。
more_toxic：评论的毒性版本。
group：评论所属的组别标识符。
fold：数据折叠信息，用于交叉验证或模型训练。
数据格式：CSV格式，文件名为 train_noleakcsv，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于用户在社交媒体上发布的评论，并经过了毒性评估和标注。该数据集特别适用于训练和评估毒性检测模型。
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、情感分析和社交媒体研究，如评论情感分析、恶意评论检测、用户行为分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线社区和内容审核系统提供数据支持，用于自动识别和过滤有害评论，维护社区环境。
决策支持：支持内容审核策略制定，帮助平台优化用户体验，减少负面内容传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，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构建和评估毒性检测模型，从而实现对社交媒体内容的自动化审核与管理，提升用户体验并维护社区环境。
