Datasets:
File size: 3,712 Bytes
ca6c27f ea0e626 ca6c27f ea0e626 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 | ---
license: mit
language:
- ru
tags:
- toxic-comments
- multi-label-classification
- russian
- profanity
- threats
- illegal-requests
pretty_name: Russian Multi-label Toxic Comments
size_categories: 10K<n<100K
task_categories:
- text-classification
---
# Russian Multi-label Toxic Comments Dataset
## Описание датасета
Датасет для мульти-лейбл классификации токсичных комментариев на русском языке. Каждый текст размечен по трем категориям:
1. **Profanity (ненормативная лексика)** - наличие нецензурной лексики
2. **Threat (угрозы)** - содержание угроз в адрес других пользователей
3. **Illegal (незаконные запросы)** - запросы на нарушение закона (например, создание оружия, наркотиков)
## Структура данных
Датасет содержит три разделения:
- **Train**: 9908 примеров (70%%)
- **Validation**: 2123 примера (15%%)
- **Test**: 2124 примера (15%%)
Каждый пример содержит:
- `cleaned_text`: очищенный текст комментария
- `profanity`: бинарная метка (0/1)
- `threat`: бинарная метка (0/1)
- `illegal`: бинарная метка (0/1)
## Статистика
### Распределение классов
| Класс | Положительные | Отрицательные | Соотношение |
|-------|---------------|---------------|-------------|
| Profanity | 4,726 (33.4%%) | 9,429 (66.6%%) | 1:2.0 |
| Threat | 547 (3.9%%) | 13,608 (96.1%%) | 1:24.9 |
| Illegal | 523 (3.7%%) | 13,632 (96.3%%) | 1:26.1 |
### Корреляция между классами
- Profanity-Threat: 0.018
- Profanity-Illegal: -0.000
- Threat-Illegal: 0.085
## Источник данных
Базовый датасет взят с Kaggle: [Russian Language Toxic Comments](https://www.kaggle.com/datasets/blackmoon/russian-language-toxic-comments)
Дополнительные метки (threat и illegal) были сгенерированы с использованием ключевых слов и паттернов.
## Предобработка
- Удаление ссылок, HTML-тегов и эмодзи
- Приведение к нижнему регистру
- Удаление дубликатов
- Удаление слишком коротких текстов (менее 3 символов)
## Примеры
### Безопасный текст
"в шапке были ссылки на инфу по текущему фильму марвел"
### Profanity
"верблюдов то за что? дебилы, бл."
### Threat
"собаке собачья смерть"
### Illegal
"хорош врать, ты террорист торч к шизофреник"
## Использование
```python
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("ваш-username/russian-toxic-comments-multilabel")
```
## Цель создания
Датасет создан для задачи мульти-лейбл классификации токсичных комментариев. Может использоваться для:
- Модерации контента в социальных сетях
- Автоматической фильтрации угроз
- Детекции нецензурной лексики
- Обучения моделей для безопасного общения
## Лицензия
MIT License
|