社交媒体欺凌言论识别数据集SocialMediaBullyingDetectionDataset-azmidzaky
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 欺凌, 文本分类, 自然语言处理, 情感分析, 恶意言论, 数据清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了经过处理的推文内容及其对应的欺凌行为类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球社交媒体用户生成的文本。
数据维度：数据集包含“tweet_text_processed”（经过处理的推文文本）和“Bully_Category”（欺凌类别标签）两个字段，适用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset_cleaned.csv，便于文本数据的分析和处理。
来源信息：数据集经过数据清洗和预处理，以提升文本分析的质量。
该数据集适合用于社交媒体文本分析、欺凌行为检测和情感分析等领域的研究。
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、情感分析和社交媒体分析等领域的学术研究，如欺凌行为的模式识别、文本情感分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于开发自动化的欺凌行为检测系统、改善用户体验。
决策支持：支持社交媒体平台制定内容审核策略，优化用户安全保护机制。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分类等课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解社交媒体文本分析和欺凌行为识别。
此数据集特别适合用于研究社交媒体文本中的欺凌行为模式，并构建相应的分类模型，以实现对恶意言论的自动检测和过滤。
