本项目致力于构建一个高质量的违规言论数据集，旨在为自动化违规言论检测模型提供支持。随着互联网的快速发展，违规言论的泛滥给各类平台带来了不少挑战。我们希望通过这个数据集，利用机器学习技术帮助开发者自动识别和屏蔽不良言论，提升互联网环境的健康性和安全性。
本数据集将面向广大开发者开放，我们诚挚地邀请每一位对该项目感兴趣的朋友参与贡献数据，帮助完善该数据集，共同推动这一项目的进步。
为了确保数据集的规范性和易用性，我们要求所有贡献的数据遵循以下格式：
- 数据格式：CSV（逗号分隔值）
- 列结构：
- 内容（文本类型）：该列包含用户输入的言论内容。
- 是否违规（整数类型）：该列标明该言论是否违规，
1表示违规，0表示不违规。
| 内容 | 是否违规 |
|---|---|
| "这真是个糟糕的游戏！" | 0 |
| "你个傻逼，真是个废物！" | 1 |
| "我支持你，继续加油！" | 0 |
请确保数据的准确性，尤其是在标注“是否违规”这一列时。正确的标注对于训练模型至关重要。
- 言论内容：请确保内容真实有效，符合实际互联网用户的发言风格。内容可以来源于社交媒体、评论区、论坛等。
- 违规定义：本数据集中的“违规”指的是明显违反社会道德、法律法规或平台规定的言论，例如辱骂、恶意攻击、色情、种族歧视、政治敏感等内容。具体的定义可以根据平台需求进行调整。
- 多样性：为了提高模型的泛化能力，数据集应包含多种类型的言论，涵盖不同的语境、语言风格和违规类型。
- 准备你的数据，确保数据符合上述格式要求。
- 将数据文件（CSV 格式）提交到本项目的
data文件夹中，或者通过 pull request 提交。 - 如果有多个数据文件，可以通过命名规则（例如
dataset_v1.csv）进行区分。 - 对于大量数据，可以考虑将数据分批提交，方便我们进行整合和审核。
我们的最终目标是通过该数据集，帮助开发者构建一个高效、准确的自动违规言论检测系统。这个系统能够自动识别和屏蔽不良言论，减轻人工审核的压力，并提高平台的内容质量。通过你的贡献，我们希望能够创建一个免费的、开源的检测工具，让更多开发者和平台能够使用。
非常感谢每一位贡献者！你们的付出将为互联网社区的健康发展贡献力量。在未来的版本中，我们会不断优化数据集，并根据反馈进行改进。如果你对本项目有任何建议或意见，欢迎通过 Issues 或 PR 与我们沟通。