文本毒性预测提交数据集TextToxicityPredictionSubmissionDataset-mathurinache
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 机器学习, 自然语言处理, 情感分析, 模型评估, 数据标注, BERT模型
数据概述：
该数据集包含用户提交的文本数据，用于评估文本毒性预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型评估的静态数据集。
地理范围：数据来源不限，适用于全球范围内的文本毒性分析。
数据维度：包括“id”（文本唯一标识符）和“toxic”（毒性标签，数值型，可能代表毒性程度或二分类结果）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于模型提交和结果评估。
来源信息：数据来源于用户提交，用于评估基于BERT等模型的文本毒性预测结果。
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、机器学习等领域的研究，用于评估和比较不同文本毒性检测模型的性能。
行业应用：为内容审核、社交媒体平台、在线论坛等提供数据支持，用于识别和过滤有害言论，维护社区健康。
决策支持：支持内容审核策略的制定和优化，帮助企业提升内容安全管理水平。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本毒性检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于评估文本毒性预测模型的泛化能力和准确性，帮助用户优化模型、提升内容安全防护水平。
