Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
文脈
*インターネット時代*において、私たち人類は種としてますます互いにつながりを深めています。残念ながら、それが必ずしも良いこととは限りません。時々、私たちは思わず、全く話したくない人とつながってしまい、それが一日を台無しにしてしまうことがあります。実際、インターネット上にはトロールが溢れており、質の高いオンラインディスカッションを見つけることがますます困難になっています。多くのオンライン出版社は、数人のトロールが本来啓発的なディスカッションを脱線させるのが簡単なことから、単にコメントを許可していません。
しかし、データサイエンスの力でこれらの問題を解決できるかもしれません。
内容
このデータセットは、2017年1月から2018年6月までに/r/scienceで投稿された約3万件のレディットコメントのCSVファイルです。そのうち1万件のコメントはモデレータによって削除されましたが、これらのコメントの元のテキストはpushshift.ioのAPIを使用して回復させました。各コメントは親投稿に対するトップレベルの返信であり、コメントスコアが14以上です。
謝辞
このデータセットは、Google BigQuery、Reddit、およびPushshift.ioから提供されています。
[removeddit](https://removeddit.com/)のJesper Wrang氏に、データセットの構築方法に関するアドバイスをいただき、感謝いたします。
Jigsawが有害コメント分類コンペティション（Toxic Comment Classification Kaggle Challenge）を主催してくれたことに感謝します。このコンペから、私は自然言語処理（NLP）について多くを学びました。
上記のコンペの参加者の皆様に感謝します。私は皆様の成果を多く借りています。
着想
コメント削除を自動化することで、モデレータの疲労を軽減できるでしょうか？
人気のコメントが削除されることを最も予測できる特徴は何でしょうか？
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