探索与对抗：白人至上主义论坛的仇恨言论数据集

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该项目提供了一个独特的开源数据集，源自Stormfront，这是一个知名的白人至上主义论坛。这个数据集旨在帮助研究者和开发者深入理解并应对在线仇恨言论问题，为人工智能领域的毒性语言识别和社交媒体监控提供了宝贵的资源。

项目介绍

该数据集包含了从多个子论坛中随机抽取的帖子，并将其拆分为单独的句子。每个句子都经过人工标注，确定其是否含有仇恨言论。这一过程遵循了特定的注释指南，确保了数据的质量和一致性。这使得该数据集成为训练和评估仇恨言论检测算法的理想选择。

项目技术分析

数据集结构清晰，包括all_files、sampled_train和sampled_test三个部分。all_files包含所有论坛帖子的句子；sampled_train和sampled_test是平衡的样本集合，分别用于训练和测试模型。此外，annotations_metadata.csv文件提供了详细的标签信息，包括需要额外上下文进行判断的情况、用户ID以及所属子论坛ID。这样的结构便于研究人员快速理解和使用数据。

项目及技术应用场景

这个数据集在以下场景中具有广泛应用：

1. 自然语言处理（NLP）研究：通过机器学习或深度学习模型，开发更精准的仇恨言论检测系统。
2. 社交媒体监控：帮助企业、政府或社区平台实时监测和过滤有毒内容。
3. 教育与社会学研究：了解极端主义观点在网络空间中的传播模式。
4. 算法公平性研究：探究AI在处理敏感话题时的潜在偏见。

项目特点

1. 真实世界数据：源于真实的在线论坛，反映实际环境中的仇恨言论形态。
2. 人工标注：高质量的人工标注保证了数据的准确性。
3. 平衡样本：训练和测试集均有平衡的仇恨和非仇恨言论，利于模型的训练和评估。
4. 丰富元数据：提供的元数据有助于理解语境，增强模型的理解力。

引用本项目的相关工作，请务必遵守提供的参考文献格式，尊重作者的辛勤付出。

总之，这个开源项目不仅是一个数据集，更是对抗网络恶意言论的一个工具箱。它鼓励我们共同探索如何利用技术来维护一个健康、公正的线上交流环境。如果你想参与这一重要任务，现在就是行动的时候了！

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