社交媒体评论毒性预测数据集SocialMediaCommentToxicityPredictionDataset-hamditarek

社交媒体评论毒性预测数据集SocialMediaCommentToxicityPredictionDataset-hamditarek

数据来源：互联网公开数据

标签：毒性检测, 文本分类, 社交媒体, 自然语言处理, 机器学习, 情感分析, 恶意评论, 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，记录了对评论内容进行毒性评估的结果。主要特征如下： 时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。 地理范围：数据来源的地理位置未明确，但可用于全球范围内的毒性检测研究。 数据维度：数据集包含两个主要字段：“id”（评论的唯一标识符）和“toxic”（毒性评分，数值型，表示评论的毒性程度）。 数据格式：CSV格式，文件名为submission (48).csv，便于数据分析和模型训练。 来源信息：数据来源于公开的社交媒体评论，并进行了毒性标注。 该数据集适合用于文本分类、情感分析和恶意内容检测等研究。

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、机器学习和社交媒体分析领域的学术研究，如毒性检测算法的开发与评估。 行业应用：可应用于社交媒体平台、论坛、评论区等，用于自动检测和过滤有害言论，维护社区环境。 决策支持：支持内容审核策略的制定，帮助平台方更好地管理用户生成内容，减少负面影响。 教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握文本分类、情感分析等技术。 此数据集特别适合用于构建和优化毒性检测模型，提升社交媒体平台的社区治理能力，并促进健康的网络交流环境。