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讨论你关心的事情可能很困难。网络暴力骚扰的威胁意味着许多人停止表达自己并放弃寻求不同的意见（查看文末了解数据免费获取方式）。平台努力有效地促进对话，导致许多社区限制或完全关闭用户评论（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

数据简介

AI团队正在研究工具，以帮助提高在线评论互动。一个重点领域是研究负面的在线行为，如有害评论（即粗鲁、不尊重或可能使某人离开讨论的评论）。到目前为止，他们已经构建了一系列可用模型。但是当前的模型仍然会出错，并且它们不允许用户选择他们感兴趣的有害评论类型，例如，某些平台可能可以接受亵渎，但不能接受其他类型的有害内容（查看文末了解数据获取方式)。

数据详情

数据格式

csv

字段

id

评论内容

有害的

严重有害的

猥亵

威胁

侮辱

身份_仇恨

大小

67191kb

样本量

159571

数据浏览

以前8行数据为例，我们来预览一下：

变量探索：

总体高频词

有害的高频词

严重有害的高频词

猥亵高频词

词云

数据获取

在下面公众号后台回复“有害评论文本数据”，可获取完整数据。

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Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型

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