健康新闻文本多维度特征分析数据集HealthNewsTextMulti-dimensionalFeatureAnalysis-eyamethnani
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析, 健康新闻, 自然语言处理, 情感分析, 语言识别, 文本特征, 数据清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自新闻报道的健康相关文本，记录了文本内容及其多维度特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据可能来源于不同国家或地区的健康新闻报道，具体地域信息需结合“STATE”字段进行分析。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：
TEXT：原始文本内容。
language：文本的语言类型。
STATE：文本的发布或涉及的地区或国家。
char_count：文本的字符数量。
word_count：文本的单词数量。
avg_word_length：平均单词长度。
polarity：情感极性值。
subjectivity：主观性。
POS_counts：词性计数。
alphanumeric_terms：字母数字项。
significant_terms：重要词汇。
TEXT_filtered：经过处理的文本。
language_encoded：语言编码。
STATE_encoded：地区或国家编码。
数据格式：CSV格式，文件名为data_new_features_cleaned (1).csv，便于文本分析和特征提取。
来源信息：数据来源于新闻报道或相关健康信息发布平台，已进行文本清洗和特征工程处理。
该数据集适合用于文本挖掘、情感分析、语言识别和多模态数据分析等领域的研究。
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：适用于健康新闻分析、舆情监测、情感分析等方面的研究，例如分析特定地区或国家对健康事件的报道内容及公众情绪。
行业应用：可为健康信息平台、医疗机构、公共卫生部门提供数据支持，用于疾病预警、健康信息传播效果评估、舆情分析等。
决策支持：支持政府部门和医疗机构进行健康政策制定和风险评估，辅助决策。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析、健康信息学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解文本特征与健康信息之间的关系。
此数据集特别适合用于探索健康新闻文本的特征与公众情绪、事件发生地之间的关联，帮助用户实现文本分类、情感分析、信息检索等目标。
