网络社区评论毒性分析数据集OnlineCommunityCommentsToxicityAnalysisDataset-mohityadav68
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, 社区管理, 恶意评论, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自网络社区的评论文本，记录了评论的毒性程度及其相关标签，用于训练和评估文本分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源于互联网社区，未限定具体地域。
数据维度：包括评论的ID、评论文本，以及六个毒性类别标签：toxic（毒性）、severe_toxic（严重毒性）、obscene（猥亵）、threat（威胁）、insult（侮辱）、identity_hate（身份歧视）。标签值包括0和1，分别代表无毒和有毒，测试集标签为-1。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和test_labels.csv（测试集标签）。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理和标注，方便用于文本分类任务。
该数据集适合用于自然语言处理、文本挖掘和情感分析等领域的研究与应用。
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：适用于恶意评论检测、情感分析、文本分类等领域的研究，例如，分析网络社区中不同类型的负面言论，以及研究自动识别和过滤有害内容的方法。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛和评论系统提供数据支持，用于构建自动化的内容 moderation（审核）系统，减少有害内容传播。
决策支持：支持社区管理策略的制定，帮助平台识别和处理有害言论，维护健康的社区环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉文本分类任务，并提升模型构建和评估能力。
此数据集特别适合用于探索不同类型毒性言论的特征，以及构建高效的文本分类模型，从而提升网络社区的内容审核效率。
