种族主义言论识别标注数据集RacismDetectionLabelingDataset-david26694
数据来源：互联网公开数据
标签：种族主义, 文本分类, 情感分析, 舆情分析, 数据标注, 机器学习, 自然语言处理, 社交媒体
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台上的文本信息，记录了关于种族主义言论的识别与标注结果。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：数据未明确标注地理范围，但可能来源于多种语言环境下的社交媒体文本。
数据维度：数据集包含“message”（文本内容）、“labeller_id”（标注者ID）和“label”（标注标签）三个字段。标注标签用于指示文本是否包含种族主义内容，为文本分类任务提供了基础。
数据格式：数据集以CSV和TXT格式提供，其中labels_racism.csv文件包含了结构化的标注信息，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体文本，已进行标注处理，用于训练和评估种族主义言论识别模型。
该数据集适合用于自然语言处理、情感分析和文本分类等领域的研究。
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：适用于种族主义言论检测、社交媒体舆情分析等研究，有助于理解种族主义言论的传播模式和影响。
行业应用：为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的种族主义言论过滤系统，维护健康的网络环境。
决策支持：支持政府机构和非营利组织开展反种族主义宣传教育工作，提升社会对种族主义言论的警惕性。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于训练和评估种族主义言论检测模型，帮助用户识别和过滤有害信息，促进积极的社会对话。
