Super Sache! Ich hab mal folgende Frage, die du mit deinen Daten beantworten könntest:
Wie viel Prozent der gesamten Kommentare geht auf die 10% der User zurück, die am meisten Kommentieren?
Wer ist User 1?
Interessant. Ich werde es bestimmt nochmal genauer durchlesen. Das Thema Natural Language Processing und Classification interessiert mich auch besonders im Zusammenhang mit Machine Learning.
Ich bedanke mich für das viele Feedback und für die interessanten Vorschläge die hier gemacht werden. Diese Woche bin ich leider etwas im Streß aber ich werde die Ideen Sammeln und wenn ich Zeit habe das ganze Projekt updaten.
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Zu der Frage “Wie toxisch ist die Rocketbeans Community?” müsste man da nicht ein Vergleich haben. (viel/wenig).
Wir sehen n% negative Kommentare… was wäre der Durchschnitt?
Was ist der Erwartungswert bei kontroversen Diskussionen
Eine Gleichschaltung das alle, alles Gut finden kann ja nicht die Norm sein bei Politischen, Gesellschaftlichen und Künstlerische Themen.
Erstmal super Arbeit.
Ich hätte noch eine kleine Anregung:
Wie sieht es denn bei den Likes mit der Toxizität aus? Sind “Top” Kommentare eher toxisch? Wäre mal interessant zu untersuchen.
Vielen Dank für deine Mühen,
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Hey,
coole Arbeit, sehr interesant zu lesen. Habe mal die Toxicity Classification getestet und ein leicht positives Ergebnis für folgenden Kommentar bekommen:
Anonymous[0.13]
was ist das für eine lächerliche witzfigur, diese von hunden aufgezogenen missgeburt
what kind of ridiculous joke figure is this abortion brought on by dogs
da ist noch Optimierungspotenzial 
Würde sagen mit dem Projekt ist dir ein MoinMoin im Skypecall mit @budi sicher
Hätte echt Bock drauf eine kleine Diskussionsrunde über das Ergebnis zu sehen 
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