社交媒体用户评论毒性评估数据集SocialMediaUserCommentToxicityAssessment-hamditarek
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类，毒性检测，社交媒体，用户评论，情感分析，自然语言处理，机器学习，负面情绪
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的匿名用户评论数据，记录了对评论文本进行毒性评估的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球社交媒体用户生成的内容。
数据维度：包括“id”（评论的唯一标识符）和“toxic”（毒性评分，数值范围和含义未明确）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission (16).csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但可能来自社交媒体平台或相关研究项目。数据已进行匿名化处理，并对评论文本进行了毒性评分。
该数据集适合用于社交媒体内容分析、毒性检测模型构建和情感分析研究。
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、文本挖掘和社交媒体分析等领域的研究，例如，探索用户评论中的负面情绪表达、构建毒性检测模型等。
行业应用：可为社交媒体平台提供数据支持，用于优化内容审核系统、提升用户体验，并减少有害言论的传播。
决策支持：支持社交媒体平台制定内容管理策略，并帮助平台识别和处理有害言论。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和文本分类课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解毒性检测和情感分析。
此数据集特别适合用于研究用户评论中的毒性特征，构建毒性检测模型，并探索社交媒体内容管理策略。
