人工智能文章抓取清理扩展数据集AIArticleScrapedCleanedExtraDataDataset-alikmondal
数据来源：互联网公开数据
标签：人工智能，文章抓取，数据清理，自然语言处理，机器学习，文本分析，信息提取，数据集
数据概述： 该数据集包含通过互联网抓取并清理的人工智能相关文章，经过进一步处理和扩展，适用于自然语言处理，机器学习和文本分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区和国家的互联网内容。
数据维度：数据集包括文章标题，作者，发布时间，内容摘要，关键词，全文内容，主题分类等信息。此外，还包括了文章的情感分析结果，关键词提取结果，话题标签等扩展数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于互联网公开的新闻媒体，学术期刊，博客和个人网站等，已进行标准化，清洗和扩展处理。
该数据集适合用于自然语言处理，文本分析，机器学习和信息提取等领域的研究和应用，特别是在情感分析，主题建模，关键词提取等技术任务中具有重要价值。
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：适用于自然语言处理，文本分析和机器学习等学术研究，如情感分析的准确性评估，主题建模的性能比较等。
行业应用：可以为内容提供商，媒体机构和研究机构提供数据支持，特别是在内容分类，情感监测和用户行为分析方面。
决策支持：支持内容推荐，用户画像构建和市场分析等决策制定，帮助相关领域优化内容策略和产品设计。
教育和培训：作为自然语言处理和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析，机器学习等技术。
此数据集特别适合用于探索人工智能相关文章的情感特征与主题分布，帮助用户实现情感分析，主题建模等目标，促进自然语言处理技术的发展。
