社交平台评论毒性分类预测数据集SocialPlatformCommentToxicityClassificationPrediction-zhihui
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 情感分析, 机器学习, 自然语言处理, 评论分析, 负面内容, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自社交平台的用户评论数据，用于训练和评估文本毒性分类模型。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：数据来源未明确，但可用于通用毒性分析。
数据维度：数据集包含评论的唯一标识符（id），以及六个毒性标签：toxic（有毒）、severe_toxic（严重有毒）、obscene（猥亵）、threat（威胁）、insult（侮辱）、identity_hate（仇恨言论）。每个标签的值代表该评论属于对应类别的概率，取值范围在0到1之间。
数据格式：CSV格式，文件名为 keras_50_128_02_128_10_z5subcsv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的评论数据，经过预处理，提供了结构化的毒性标注。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、恶意内容检测等研究。
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、机器学习、文本分类等相关领域的学术研究，例如，评论毒性检测、情感分析、负面内容识别等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核系统提供数据支持，用于构建自动化的评论过滤、内容 moderation 系统。
决策支持：支持企业进行舆情监控，风险评估，以及优化内容策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解文本分类、毒性检测等技术。
此数据集特别适合用于构建和评估文本毒性分类模型，帮助用户实现自动化内容审核、提升社交平台的健康度。
