社交媒体评论有毒性分类数据集SocialMediaCommentToxicityClassification-mohammedtaharoshan
数据来源：互联网公开数据
标签：有毒评论, 社交媒体, 文本分类, 情感分析, 机器学习, 负面情绪, 舆情分析, 文本标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的评论文本，记录了对评论内容进行有毒性分类的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态评论数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但评论内容反映了全球社交媒体用户的观点和讨论。
数据维度：数据集包含评论文本（comment_text）以及多个类别标签，包括mental_health（精神健康）, Race（种族）, sex（性别）, body_image（身体形象）, disability（残疾）, religion（宗教）, physical_abuse（身体虐待）, politics（政治）。每个标签的值为0或1，分别代表评论不包含或包含该类别相关内容。
数据格式：CSV格式，文件名为final_toxic_sentence_classification.csv，方便数据读取和分析。
数据来源：数据来源于公开的社交媒体评论，并进行了标注。该数据集适用于评论文本的有毒性检测和分类研究。
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：适用于社交媒体分析、情感分析、自然语言处理等领域的研究，如识别和分析社交媒体上的负面言论、仇恨言论检测、情绪识别等。
行业应用：可用于社交媒体平台的内容审核、舆情监控，帮助企业和平台维护健康的网络环境。
决策支持：支持内容审核策略的制定，以及用户行为分析和风险预警。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体评论中有毒内容的模式和特征，帮助用户开发和优化内容过滤系统，改善在线社区的互动体验。
