网络评论毒性分类预处理数据集OnlineCommentToxicityClassificationPreprocessedDataset-testaccountrivaldo
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, 恶意评论, 数据预处理, 评论分析
数据概述：
该数据集包含经过预处理的来自网络评论的数据，记录了评论的毒性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的网络评论毒性分析。
数据维度：
id：评论的唯一标识符。
comment_text：评论文本内容。
toxic：表示评论是否具有毒性（1表示有，0表示无）。
severe_toxic：表示评论是否具有严重毒性（1表示有，0表示无）。
obscene：表示评论是否包含淫秽内容（1表示有，0表示无）。
insult：表示评论是否包含侮辱性内容（1表示有，0表示无）。
threat：表示评论是否包含威胁性内容（1表示有，0表示无）。
identity_hate：表示评论是否包含针对特定身份群体的仇恨言论（1表示有，0表示无）。
数据格式：CSV格式，包含 test_label.csv, preprocessed_test_data.csv, preprocessed_train_data.csv 三个文件，便于文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络评论数据集，并经过预处理，包括但不限于文本清洗、标准化等。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、毒性检测等研究，以及相关机器学习模型的训练和评估。
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、社会计算等领域的学术研究，如恶意评论检测、情感分析、用户行为分析等。
行业应用：可以为社交媒体平台、论坛、评论区等提供数据支持，用于自动审核、内容过滤、用户行为分析等。
决策支持：支持内容审核策略的制定与优化，提升社区环境的健康度和用户体验。
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掌握文本分类和情感分析技术。
此数据集特别适合用于构建和评估毒性检测模型，探索不同毒性类型的关联性，并分析用户评论行为模式。
