金融新闻情感分析数据集FinancialNewsSentimentAnalysisDataset-tderonde
数据来源：互联网公开数据
标签：金融新闻，情感分析，自然语言处理，数据集，文本分析，机器学习，金融科技，情感分类
数据概述： 该数据集包含了经过 FinBERT 模型处理的金融新闻数据，用于情感分析研究。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为不确定，取决于新闻发布的时间。
地理范围： 数据涵盖全球范围内的金融新闻。
数据维度： 数据集包括新闻标题、新闻内容、FinBERT 模型预测的情感标签（积极、消极、中性）以及其他相关元数据。
数据格式： 数据提供CSV格式，方便进行情感分析和机器学习模型的构建。
来源信息： 数据来源于公开的金融新闻网站和API，并已通过 FinBERT 模型进行情感分析处理。
该数据集适合用于自然语言处理、情感分析、文本挖掘和机器学习等领域的研究和应用，特别是在金融市场分析、舆情监测等方向具有重要价值。
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： 适用于金融新闻情感分析、市场情绪分析、投资策略研究等学术研究，如分析新闻情绪与股票价格的关联性。
行业应用： 可以为金融机构、投资公司和金融科技公司提供数据支持，特别是在量化投资、风险管理和舆情监控等方面。
决策支持： 支持投资决策、风险评估和市场趋势分析，帮助用户了解市场情绪和预测市场走向。
教育和培训： 作为自然语言处理、金融科技和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析、金融市场分析等相关技术。
此数据集特别适合用于探索金融新闻与市场情绪之间的关系，帮助用户实现情感分析、市场预测和风险管理等目标，为金融领域的决策提供数据支持。
