社交媒体图像仇恨言论检测数据集SocialMediaImageHateSpeechDetectionDataset-mohiuddinprantiq
数据来源：互联网公开数据
标签：仇恨言论, 图像识别, 文本分析, 多语言, 社交媒体, 机器学习, 图像分类, 文本标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的图像数据，记录了图像及其对应的文本转录内容，用于检测图像中是否包含仇恨言论。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源涵盖多种语言环境，包括马拉雅拉姆语和泰米尔语等，反映了不同地区的社交媒体使用情况。
数据维度：数据集包含“image_id”（图像标识符），“labels”（图像标签，用于指示图像内容是否包含仇恨言论，此信息在部分文件中提供），以及“transcriptions”（图像的文本转录）。
数据格式：数据以CSV格式组织，包含图像ID和对应的文本转录，部分数据还包含标签信息。图像文件以.jpg格式存储，与CSV文件中的ID对应。
来源信息：数据集来源于社交媒体平台，并经过处理，将图像与相关文本信息进行关联，部分数据已进行标注。
该数据集适合用于仇恨言论检测、图像与文本联合分析、多语言文本分类等研究和应用。
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、计算机视觉、社交媒体分析等交叉领域的学术研究，如仇恨言论检测算法的开发与评估、跨语言文本分析、图像内容理解等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动化仇恨言论检测、用户内容过滤、风险内容识别等。
决策支持：支持平台方进行内容审核策略的制定与优化，提升平台内容安全水平。
教育和培训：作为人工智能、机器学习、自然语言处理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握仇恨言论检测技术。
此数据集特别适合用于探索多模态（图像+文本）信息的仇恨言论识别，帮助用户构建高效、准确的检测模型，并提升对社交媒体内容的理解和管理能力。
