网络欺凌检测推文数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体,网络欺凌,文本分类,数据标注,自然语言处理
数据概述：
本数据集包含15000条推文及其对应的标签，标签用于标识推文中是否包含网络欺凌内容，其中0表示不含网络欺凌，1表示含有网络欺凌。数据集最初由Data Turks提供，每条推文均经过人工标注，用于支持网络欺凌检测任务的模型训练和研究。数据集旨在帮助研究人员和开发者开发和评估网络欺凌检测算法的性能。
数据用途概述：
该数据集适用于网络欺凌检测、社交媒体内容审核、自然语言处理研究等多个场景。具体用途包括但不限于：
1. 文本分类模型训练：可用于训练机器学习或深度学习模型，识别推文中是否存在网络欺凌行为。
2. 算法评估：为研究者提供标准数据集，用于评估不同算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度神经网络等）在网络欺凌检测任务中的表现。
3. 应用开发：可用于开发实时检测网络欺凌的工具或平台，帮助社交媒体平台更好地管理用户内容。
4. 学术研究：为研究网络欺凌现象的传播模式、影响因素等提供数据支持。
5. 教育与意识提升：可用于设计相关教育项目，帮助提升公众对网络欺凌问题的认识和理解。
注意：由于数据来源为公开数据，使用时请遵守相关法律法规，确保数据的合法合规性。若需进一步了解数据集的来源或获取更多信息，请联系相关提供方或参考相关文献。
