社交媒体评论文本毒性分析数据集SocialMediaCommentsToxicityAnalysis-dinhthekiet
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, 自然语言处理, 机器学习, 负面情绪, 评论分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的评论文本，记录了评论内容及其对应的毒性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但评论内容反映了全球范围内的社交互动。
数据维度：数据集包括评论文本（comments）以及六个毒性标签，分别表示评论是否包含毒性（toxic）、严重毒性（severe_toxic）、淫秽（obscene）、威胁（threat）、侮辱（insult）和仇恨言论（identity_hate）。每个标签的值为0或1，代表评论是否具有该特征。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于文本处理和多标签分类分析。
来源信息：数据来源于社交媒体评论，并已进行标注，可用于训练文本毒性检测模型。
该数据集适合用于文本情感分析、毒性内容识别和多标签分类任务。
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、社会计算和人工智能领域的学术研究，如恶意言论检测、情感分析、用户行为分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审查机构提供数据支持，用于自动过滤有害评论、提升社区内容质量。
决策支持：支持舆情监控与风险预警，帮助企业和政府机构及时发现和处理负面舆情。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实践材料，用于训练文本分类模型，理解毒性言论的特征。
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内容，维护健康的在线社区环境。
