在线评论毒性评估数据集OnlineCommentToxicityAssessment-aronbryant
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, 评论数据, 恶意评论, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自在线评论平台的数据，记录了用户评论文本及其对应的毒性评分。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：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的在线评论。
数据维度：数据集包含评论文本（text）和毒性评分（y）。部分文件包含其他辅助信息，例如评论ID（comment_id）和预测分数（score）。此外，还有包含人工标注结果的文件，如worker（标注者）、less_toxic（较少毒性评论）、more_toxic（更多毒性评论）等字段。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个.csv文件，每个文件可能包含不同的数据子集或中间结果。文件命名方式如df_clean_fld0.csv、df2_fld6.csv、dfm_fld4.csv等，以及submission.csv和valdation_result.csv。
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、情感分析、恶意内容检测等领域的学术研究，例如毒性评论识别、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体平台、在线论坛、评论系统等提供数据支持，用于构建内容审核系统、提升用户体验、过滤有害信息。
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：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解和实践毒性检测模型。
此数据集特别适合用于训练和评估文本分类模型，以识别和过滤在线评论中的有害内容，从而提高在线交流环境的质量。
