dataset_info:
features:
- name: text
dtype: string
- name: label
dtype: int64
- name: length
dtype: int64
splits:
- name: train
num_bytes: 2487951
num_examples: 7720
- name: validation
num_bytes: 303071
num_examples: 966
- name: test
num_bytes: 330399
num_examples: 966
download_size: 1725100
dataset_size: 3121421
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
- split: validation
path: data/validation-*
- split: test
path: data/test-*
language:
- ru
tags:
- text
- binary_classification
- toxic_comments
pretty_name: Датасет бинарного классификатора для определения токсичных комментариев
size_categories:
- 1K<n<10K
Формат данных (Data Format)
Данные представлены в формате таблиц (splits):
train — обучающая выборка (7720 строк)
validation — валидационная выборка (966 строк)
test — тестовая выборка (966 строк)
Поля в датасете:
comment (string): Текст комментария.
label (class label): Метка класса (0 — не токсичный / нормальный, 1 — токсичный).
length (int): Длина комментария в символах.
Источники данных (Data Sources)
Данные были взяты из материалов домашнего задания курса по машинному обучению (или укажите оригинальный источник, если он вам известен, например: "Russian Language Toxic Comments Dataset с Kaggle").
Назначение (Intent)
Датасет создан исключительно в образовательных целях для отработки навыков:
- Предобработки текстовых данных.
- Проведения разведочного анализа (EDA).
- Разбиения данных с сохранением баланса классов (стратификация).
- Публикации и версионирования данных на платформе Hugging Face Hub.
Сбалансированность и качество (Dataset Quality)
В ходе разведочного анализа данных было установлено: Датасет обладает идеальным балансом классов (соотношение 80%, 10%, 10%). Пропорции классов строго сохранены во всех подмножествах (train/val/test) с помощью стратификации.