金融新闻情感分析数据集FinancialNewsSentimentAnalysisDataset-sid321axn
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, 情绪识别, 财经数据, 机器学习, 情感极性
数据概述：
该数据集包含来自互联网的金融新闻文章，记录了新闻标题及其对应的摘要和情感得分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的金融新闻语料库。
地理范围：数据来源于全球金融市场相关新闻。
数据维度：数据集包含三个主要字段：“intro”（新闻摘要）、“score”（情感得分，通常为二元或多元分类）和“title”（新闻标题）。
数据格式：CSV格式，文件名为fin_news.csv，方便数据读取、处理和分析。
来源信息：数据来源于互联网新闻资源，已进行结构化处理，便于情感分析模型构建。
该数据集适合用于金融新闻情感分析、情绪识别和文本分类等研究。
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：适用于金融领域与自然语言处理交叉研究，如新闻情感分析、市场情绪分析、事件驱动型交易策略研究等。
行业应用：为金融科技公司、投资机构和新闻媒体提供数据支持，尤其在自动化新闻摘要分析、市场情绪监测、舆情分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持量化投资策略的制定，帮助投资者理解市场情绪，优化投资组合。
教育和培训：可作为自然语言处理、机器学习、金融分析等相关课程的教学资源，用于学生进行情感分析模型构建和实践。
此数据集特别适合用于研究金融新闻标题和摘要的情感极性，帮助用户分析市场情绪变化，辅助投资决策。
