网络欺凌监测数据集邙文社交媒体评论2023年ML-Cyberbullying-Bangla-Social-Media-Comments-CSV2023年-saifulislam7
数据来源：互联网公开数据
标签：网络欺凌，社交媒体，评论分析，自然语言处理，机器学习，数据集，社交媒体监控，数据分析
数据概述：该数据集包含来自社交媒体平台的孟加拉语评论数据，旨在用于网络欺凌检测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年到2023年。
地理范围：数据涵盖了孟加拉国的社交媒体用户，主要来源包括Facebook，Twitter等平台。
数据维度：数据集包括评论文本，评论的标签（是否为网络欺凌），评论的发布时间，评论的作者ID等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体平台和相关研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络欺凌检测，自然语言处理和机器学习等领域的研究和应用，特别是在评论文本的情感分析和分类任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络欺凌检测，社交媒体评论分析等研究，如评论文本的情感分析，网络欺凌识别等。
行业应用：可以为社交媒体平台提供数据支持，特别是在内容审核，用户保护和网络欺凌监测方面。
决策支持：支持社交媒体平台制定更好的内容审核策略和用户保护措施。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解评论文本分析，网络欺凌检测等技术。
此数据集特别适合用于探索网络欺凌的特征与规律，帮助用户实现网络欺凌的准确识别和分类，提高社交媒体平台的内容审核和用户保护能力。
