在线评论文本毒性分析数据集OnlineCommentTextToxicityAnalysis-pranavnvenkit
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 毒性检测, 自然语言处理, 情感分析, 机器学习, 评论数据, 恶意评论, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自维基百科评论的数据，记录了用户发布的评论文本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，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于维基百科，评论文本的地理来源广泛，涵盖全球用户。
数据维度：数据集包含两个CSV文件，分别是train_translated.csv和test_translated.csv。其中，train_translated.csv包含“Unnamed: 0”、“id”、“comment_text”、“toxic”、“severe_toxic”、“obscene”、“threat”、“insult”、“identity_hate”等字段，test_translated.csv包含“Unnamed: 0”、“id”、“comment_text”等字段。
数据格式：CSV格式，便于文本分析和机器学习模型训练。
来源信息：数据来源于公开的维基百科评论，并已进行标注处理。
该数据集适合用于文本分类、情感分析和毒性检测等研究。
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、文本挖掘等领域的学术研究，如恶意文本检测、情感分析、文本分类等。
行业应用：为内容审核、社交媒体管理、在线论坛管理等行业提供数据支持，用于构建自动化的内容过滤和风险评估系统。
决策支持：支持企业和组织对在线内容的风险进行评估，优化内容发布策略，维护健康的社区环境。
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掌握文本分类和情感分析技术。
此数据集特别适合用于训练和评估文本毒性检测模型，帮助用户识别和过滤有害言论，从而改善在线社区的互动体验。
