问题文本恶意性检测数据集QuestionTextMaliciousnessDetection-marshal02
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 恶意问题, 自然语言处理, 情感分析, 机器学习, 数据标注, 社交媒体, 问答社区
数据概述：
该数据集包含来自问答社区的数据，记录了问题文本及其对应的恶意性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于全球问答社区，问题内容涉及广泛话题。
数据维度：数据集包含四个字段：qid（问题唯一标识符），question_text（问题文本），target（恶意性标签，1代表恶意，0代表非恶意），Unnamed: 3（未知字段，数据为空）。
数据格式：CSV格式，文件名为quora.csv，便于文本处理和模型分析。
该数据集适合用于恶意问题检测、情感分析、文本分类等任务，在自然语言处理领域具有广泛的应用价值。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘、情感分析等领域的学术研究，如恶意文本识别、情感极性分析、偏见检测等。
行业应用：为社交媒体平台、问答社区、内容审核系统提供数据支持，尤其适用于内容安全、舆情监控、用户行为分析等。
决策支持：支持内容审核策略制定、风险评估与预警，帮助平台维护健康的网络环境。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，用于学生训练模型、理解文本恶意性特征。
此数据集特别适合用于探索问题文本的恶意性特征，帮助用户构建恶意文本检测模型、优化内容审核策略。
