社交平台评论文本毒性分析数据集SocialPlatformCommentTextToxicityAnalysis-alperenbolat
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 自然语言处理, 情感分析, 机器学习, 评论分析, 负面情感, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交平台的评论文本数据，记录了评论的文本内容及其对应的毒性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但评论内容涉及多种话题，可能来自全球范围内的社交平台。
数据维度：数据集包含两个CSV文件，train_preprocessed.csv用于训练，test_preprocessed.csv用于测试。主要字段包括：id（评论唯一标识符），comment_text（评论文本内容），以及train数据集独有的toxic（毒性）、severe_toxic（严重毒性）、obscene（猥亵）、threat（威胁）、insult（侮辱）、identity_hate（身份歧视）等标签，用于多标签分类任务。
数据格式：CSV格式，train_preprocessed.csv和test_preprocessed.csv两个文件，便于文本处理和模型训练。数据已进行预处理。
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，如多标签文本分类、毒性检测、负面情感识别等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论系统等提供数据支持，用于内容审核、用户行为分析、恶意言论过滤等。
决策支持：支持社交平台的内容管理策略制定，帮助优化用户体验，维护社区环境。
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实践文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索社交平台评论中的毒性表达模式，构建自动化毒性检测模型，并评估不同分类算法的性能。
