社交媒体推特平台仇恨言论检测数据集SocialMediaTwitterHateSpeechDetectionDataset-gabrielmatthew
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 社交媒体, 文本分析, 情感分析, 多标签分类, 文本挖掘, 自然语言处理, 推特
数据概述：
该数据集包含来自推特（Twitter）平台的推文数据，记录了用于检测仇恨言论的文本信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但推文发布时间集中在2023年5月10日左右。
地理范围：数据来源于推特平台，覆盖范围广泛，未限定特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：推文ID、用户、回复数、转发数、点赞数、引用数、对话ID、语言、链接、媒体信息等，以及推文的文本内容。
数据格式：CSV格式，提供了多个文件，文件名如data_1A.csv和data_2A.csv等。
来源信息：数据来源于推特平台，经过清洗和整理，可用于仇恨言论检测和分析。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、多标签分类等研究，以及自然语言处理和机器学习模型的训练。
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、仇恨言论检测、情感分析等领域的学术研究，例如识别和分析推特平台上的仇恨言论，评估其传播范围和影响。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容审核机构等提供数据支持，用于自动化内容审核、用户行为分析和风险控制。
决策支持：支持政府、非政府组织等机构进行社会舆情监测和分析，帮助制定相关政策和干预措施。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、社会计算等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解和掌握仇恨言论检测的技术和方法。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上仇恨言论的特征和传播规律，帮助用户构建有效的仇恨言论检测模型，并提升社交媒体平台的安全性和用户体验。
