社交媒体评论毒性预测数据集SocialMediaCommentToxicityPrediction-mathurinache
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 机器学习, 自然语言处理, 社交媒体, 情感分析, 风险评估, 模型预测
数据概述：
该数据集包含社交媒体评论数据，记录了对评论文本进行毒性评估的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确地理范围，但可推测为全球社交媒体平台上的评论。
数据维度：数据集包括两个主要字段：“id”（评论的唯一标识符）和“toxic”（表示评论毒性的概率，数值范围在0到1之间）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体评论数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于文本分类、毒性检测和情感分析等研究。
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等领域的研究，如毒性评论检测、情感分析、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，用于自动识别和过滤有害评论，维护社区秩序。
决策支持：支持内容审核、风险评估和用户体验优化等方面的决策制定。
教育和培训：作为文本分类、情感分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉模型训练和评估过程。
此数据集特别适合用于构建和评估毒性检测模型，从而提高社交媒体平台的安全性，改善用户体验，并促进积极的在线交流。
