社交媒体性别暴力推文识别数据集SocialMediaGender-BasedViolenceTweetIdentificationDataset-abdouaziz
数据来源：互联网公开数据
标签：性别暴力, 社交媒体, 文本分类, 推文分析, 自然语言处理, 情感分析, 机器学习, 暴力检测
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的推文数据，旨在用于识别和分析与性别暴力相关的推文。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态推文语料数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但推文内容可能反映全球范围内的性别暴力现象。
数据维度：
Train.csv: 包含推文ID和标签，用于训练模型。
Test.csv: 包含推文ID和推文文本，用于测试模型。
SampleSubmission.csv: 提交文件示例，用于预测结果提交。
数据格式：CSV格式，包含Tweet_ID、tweet和预测标签等字段，便于文本处理和模型训练。数据已进行基本清洗和预处理。
该数据集适用于自然语言处理、文本分类和情感分析等领域的研究，尤其关注社交媒体上的性别暴力检测。
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：适用于社会学、心理学和计算机科学交叉学科的研究，如社交媒体上的暴力言论检测、情感分析和舆情分析等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的暴力内容检测系统，维护社区环境。
决策支持：支持政府部门和非营利组织开展性别暴力相关的政策制定和干预措施，提高社会对性别暴力的认知。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和情感分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉文本分类和情感分析任务。
此数据集特别适合用于构建和评估识别社交媒体上性别暴力行为的机器学习模型，从而推动对相关社会问题的深入理解和有效干预。
