金融新闻情感分析数据集FinancialNewsSentimentAnalysisDataset-tobischmnsk
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, 文本分类, 股票市场, 财经数据, 机器学习, 情感标注
数据概述：
该数据集包含来自金融新闻的数据，记录了金融新闻标题及其对应的情感标签，用于金融领域的情感分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年8月17日至2021年8月19日。
地理范围：数据主要关注美国股票市场。
数据维度：数据集包括“Date”（发布日期和时间）、“Symbol”（股票代码）、“Headline”（新闻标题）、“StoryID”（新闻故事ID）、“Label”（情感标签，如“neutral”代表中性）和“NumLabel”（数值型情感标签，如0代表中性）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为CodingSample_FinBERT_Datacsv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于金融新闻，已进行情感标注。
该数据集适合用于金融新闻的情感分析、股票市场预测和自然语言处理研究。
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：适用于金融领域的情感分析、文本分类、自然语言处理等学术研究，如基于新闻标题的股票价格预测、情感分析模型构建等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司提供数据支持，尤其在市场情绪分析、风险评估、投资策略制定等方面。
决策支持：支持量化投资、算法交易等领域的决策制定，辅助投资者了解市场情绪，优化投资组合。
教育和培训：作为金融科技、自然语言处理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融新闻情感分析。
此数据集特别适合用于探索新闻标题与股票市场表现之间的关系，帮助用户构建情感分析模型，提升投资决策的准确性。
