社交媒体文本性别歧视检测数据集SocialMediaTextSexismDetectionDataset-himarusti
数据来源：互联网公开数据
标签：性别歧视, 文本分类, 社交媒体, 情感分析, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了带有性别歧视倾向的言论，旨在用于识别和分析社交媒体中的性别歧视行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于全球社交媒体平台，未限定特定国家或地区。
数据维度：数据集包含以下字段：
text：社交媒体文本内容。
label_sexist：文本是否包含性别歧视的标签（"sexist" 或 "not sexist"）。
label_category：文本所属的类别，如"none"等，用于更细粒度的分类。
label_vector：文本的向量表示，用于机器学习模型。
数据格式：CSV格式，包含testcsv 和 traincsv两个文件，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，并经过人工标注，以确保标签的准确性。
该数据集适合用于社交媒体文本的性别歧视检测、情感分析和文本分类等任务。
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、社会学和心理学等领域的研究，如性别歧视言论的识别、情感分析和传播机制研究。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的性别歧视检测系统，维护社区环境。
决策支持：支持社交媒体平台制定内容审核策略，优化用户体验，预防和减少性别歧视言论的传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和数据科学课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解性别歧视检测的相关技术。
此数据集特别适合用于训练和评估性别歧视检测模型，探索不同类别性别歧视言论的特征，并促进对社交媒体中性别歧视现象的理解。
