社交媒体欺凌推文分类数据集SocialMediaCyberbullyingTweetClassification-saahir2629
数据来源：互联网公开数据
标签：网络欺凌，社交媒体，文本分类，情感分析，自然语言处理，欺凌检测，舆情分析，机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文数据，记录了推文文本及其对应的欺凌类型标签，用于识别和分类网络欺凌行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但推文内容涉及全球范围内的社交媒体互动。
数据维度：包括“tweet_text”（推文文本）和“cyberbullying_type”（欺凌类型）两个字段，用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为cyberbullying_tweets.csv，便于文本分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体推文，已进行标注。
该数据集适合用于网络欺凌检测、情感分析、文本分类等研究。
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：适用于社交媒体分析、情感分析、自然语言处理等领域的学术研究，如网络欺凌行为模式分析、欺凌检测算法开发等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于提升内容审核效率，减少网络欺凌的发生。
决策支持：支持政府机构和相关组织制定网络安全政策，促进健康的网络环境建设。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、人工智能等课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解网络欺凌检测技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的欺凌行为模式，开发自动化的欺凌检测模型，并支持对网络欺凌现象的深入理解。
