新闻文本恶意内容分类数据集NewsTextToxicContentClassification-joaonbastos
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 恶意内容, 文本分类, 自然语言处理, 情感分析, 舆情分析, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自新闻媒体的文章文本数据，记录了新闻标题和正文，并标注了其是否包含恶意内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源涵盖全球新闻报道，内容涉及多个国家和地区。
数据维度：包括“news_id”（新闻唯一标识符）、“newsoutlet_id”（新闻来源机构标识符）、“new_title”（新闻标题）、“news_text”（新闻正文）和“Toxic_Class”（恶意内容分类标签，可能为二分类或多分类，具体取值未明确）等字段。
数据格式：CSV格式，包含news_M2.csv、news_M3.csv、news_M4.csv三个文件，每个文件结构相同，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于新闻网站，已进行结构化处理，并提供了恶意内容标注。
该数据集适合用于文本分类、情感分析和恶意内容检测等研究，以及相关领域的模型训练和评估。
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，如恶意言论检测、新闻内容分类、舆情分析等。
行业应用：为新闻媒体、社交平台等提供数据支持，尤其适用于内容审核、舆情监控、用户行为分析等应用。
决策支持：支持内容安全策略的制定和优化，帮助企业有效管理风险、维护品牌声誉。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，用于学生进行文本分类、模型训练和实践。
此数据集特别适合用于探索新闻文本中恶意内容的识别与分类，帮助用户构建高效的文本内容审核系统，提升信息过滤的准确性和效率。
