加密货币新闻情感分析数据集CryptocurrencyNewsSentimentAnalysis-lukasschmidt
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 加密货币, 财经新闻, 文本分类, 自然语言处理, RoBERTa模型, 情绪识别, 金融科技
数据概述：
该数据集包含使用RoBERTa模型分析的加密货币新闻数据，记录了新闻文章的情感倾向及相关评分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年4月18日，为单日数据。
地理范围：数据未明确指出新闻来源的地理范围，但数据内容与加密货币市场相关。
数据维度：包括“label”（情感标签，如POSITIVE或NEGATIVE）、“score”（情感评分）和“date”（发布日期与时间）三个字段，适用于情感分析和时间序列分析。
数据格式：CSV格式，文件名为sentiment-roberta-large-english_crypto_news_apicsv，便于数据读取和处理。
来源信息：数据来源为使用RoBERTa模型分析的加密货币新闻，具体来源未明确说明。该数据集经过了情感分析处理，提供了情感倾向的量化结果。
该数据集适合用于情感分析、财经新闻分析和金融科技领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融科技、自然语言处理等领域的学术研究，如基于新闻情感的加密货币市场预测、情感与市场反应关联性分析等。
行业应用：可以为金融机构、加密货币交易所等提供数据支持，尤其是在市场情绪监测、投资策略制定等方面。
决策支持：支持金融领域的风险评估、投资决策和舆情分析，帮助用户更好地理解市场动态。
教育和培训：作为自然语言处理、金融数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析在金融领域的应用。
此数据集特别适合用于探索新闻情感与加密货币市场表现之间的关系，帮助用户实现基于情感分析的市场预测、风险评估和策略优化。
