在线评论毒性分类数据集_Online_Comment_Toxicity_Classification_Dataset
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, 自然语言处理, 机器学习, 评论过滤, 多标签分类, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自维基百科评论的数据，记录了用户在线评论的文本内容及其对应的毒性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源于维基百科，涵盖全球范围内的用户评论。
数据维度：数据集包括评论的文本内容（comment_text）以及六个维度的毒性标签：toxic（毒性）, severe_toxic（严重毒性）, obscene（猥亵）, threat（威胁）, insult（侮辱）, identity_hate（身份歧视）。
数据格式：主要为CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、test_labels.csv（测试集标签）和sample_submission.csv（提交样例）。此外，还包括模型相关文件，如.index和.data-00000-of-00001等TensorFlow模型文件。
来源信息：数据来源于公开的维基百科评论数据集，已进行标注，用于多标签分类任务。
该数据集适合用于文本分类、情感分析、毒性检测等研究，以及机器学习模型的训练和评估。
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、文本挖掘和情感分析等领域的学术研究，如恶意评论检测、内容审核、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、新闻网站等提供内容审核和评论过滤的解决方案，有效识别和过滤有害言论。
决策支持：支持内容安全策略的制定，帮助企业维护健康的网络社区环境。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的实训数据，用于训练文本分类模型，加深对自然语言处理技术的理解。
此数据集特别适合用于构建和评估多标签分类模型，以识别在线评论中的各种形式的毒性，帮助用户实现对不良内容的自动检测和过滤，从而提升网络社区的健康度和安全性。
