社交媒体评论毒性预测数据集SocialMediaCommentToxicityPrediction-workml
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 社交媒体, 机器学习, 自然语言处理, 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，记录了评论的唯一标识符（ID）以及对应的毒性标签，用于训练和评估文本毒性检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于互联网社交媒体平台，未限定具体地理区域。
数据维度：数据集包含两个主要字段：评论ID（id）和毒性标签（toxic），其中毒性标签为0或1，分别代表评论无毒或有毒。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (1).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，并已进行毒性标注。
该数据集适合用于社交媒体评论的毒性检测、恶意内容识别和情感分析等任务。
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、机器学习等领域的研究，如文本分类、情感分析、恶意内容检测等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论区等提供数据支持，用于构建自动化的内容审核系统，提升用户体验。
决策支持：支持社交媒体平台的内容管理决策，帮助平台过滤有害言论，维护社区环境。
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文本分类、毒性检测等任务。
此数据集特别适合用于构建和评估文本毒性检测模型，帮助用户识别和过滤社交媒体上的有害言论，实现内容审核的自动化。
