社交媒体用户辱骂言论检测数据集SocialMediaUserAbusiveLanguageDetection-panser
数据来源：互联网公开数据
标签：辱骂言论, 文本分类, 情感分析, 自然语言处理, 社交媒体, 恶意内容检测, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户生成文本数据，记录了经过标注的辱骂性言论示例，用于训练和评估文本分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的社交媒体辱骂言论检测研究。
数据维度：数据集包括用户发布的文本内容和对应的辱骂性标签。
数据格式：CSV格式，文件名为train_kek.csv，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用户生成内容，并经过人工标注或自动化处理。
该数据集适合用于社交媒体文本分析、恶意内容检测、情感分析等领域的研究和应用。
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、文本挖掘、情感分析等领域的学术研究，如辱骂言论识别、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线社区、论坛等提供数据支持，用于自动化内容审核、用户行为分析、风险管理等。
决策支持：支持社交媒体平台的管理决策，如优化内容审核策略、提升用户体验、减少不良信息传播等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体中辱骂言论的规律与特征，帮助用户构建和优化文本分类模型，提高恶意内容的检测准确率。
