金融新闻情感分析数据集FinancialNewsSentimentAnalysis-mananjainb21ai021
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, 舆情分析, 文本挖掘, 机器学习, 财经数据, 情感标注
数据概述：
该数据集包含来自新闻媒体的金融新闻数据，记录了新闻标题、正文内容及其对应的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年。
地理范围：数据来源于全球范围的新闻报道，但主要关注印度市场。
数据维度：数据集包括“Date”（日期）、“Title”（标题）、“URL”（新闻链接）、“sentiment”（情感倾向）、“confidence”（置信度）、“Text”（新闻正文）、“pct”、“pred”、“weight”等字段，其中“sentiment”字段标示了新闻的情感极性（如NEGATIVE、POSITIVE等）。
数据格式：CSV格式，文件名为df2.csv，便于文本处理和情感分析。
来源信息：数据来源于新闻媒体，已进行情感标注和相关特征提取。
该数据集适合用于金融新闻情感分析、舆情监测、市场情绪分析等研究和应用。
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研究，如基于新闻文本的市场情绪建模、股价预测等。
行业应用：为金融机构、投资公司、新闻媒体等提供数据支持，用于风险管理、投资决策、舆情监控等。
决策支持：支持投资策略的制定和优化，帮助分析师更好地理解市场动态。
教育和培训：作为自然语言处理、金融数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本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文本与市场情绪之间的关系，帮助用户实现基于情感分析的投资策略、风险预警等目标。
