美国政治新闻文本情感分析数据集USPoliticalNewsTextSentimentAnalysis-sethzhangjs

数据来源：互联网公开数据

标签：政治新闻, 情感分析, 文本分类, 新闻媒体, 舆情分析, 政治观点, 机器学习, 数据标注

数据概述：该数据集包含来自新闻媒体平台的政治新闻文本数据，记录了关于美国政治事件的评论、报道或观点。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从文件名结构推测可能涵盖了2024年的新闻内容。地理范围：数据聚焦于美国政治相关新闻。数据维度：数据集包括“Caption”（新闻标题或摘要）和“Text”（新闻正文或内容）以及“Label”（情感标签，0可能代表负面或中立情感，1可能代表正面情感）。数据格式：CSV格式，文件名为processed_combined_datasetcsv，便于进行文本处理和情感分析。来源信息：数据来源于公开新闻媒体，并经过了标注处理，提供了情感标签。该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情监测等研究。

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：适用于自然语言处理、政治学、传播学等领域的研究，如情感分析模型的构建、政治观点挖掘、新闻事件的情感趋势分析等。行业应用：为新闻媒体、社交媒体平台、市场调研机构等提供数据支持，尤其在舆情监控、新闻推荐、用户观点分析等方面。决策支持：支持政府部门、政治组织、企业等机构进行舆情监测和决策支持，帮助其了解公众对政治事件的态度和观点。教育和培训：作为自然语言处理、文本分析、情感分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员进行模型训练和案例分析。此数据集特别适合用于探索政治新闻文本的情感表达规律，以及不同政治事件的情感倾向，帮助用户进行舆情分析和趋势预测。