社交媒体文章内容与情感分析数据集-全球热门文章-时间跨度未知-socialanimal
数据来源：互联网公开数据
标签：文章,新闻,博客,社交媒体,文本分析,自然语言处理,情感分析,内容,分享,关键词,实体,全球,趋势
数据概述：
本数据集包含10,000篇来自全球热门新闻网站和博客的文章，并附带详细的元数据和自然语言处理（NLP）分析结果。 数据集的核心是文章的文本内容，以单独的文本文件形式存储，文件名对应于CSV文件中的'content'列。 此外，数据集还提供了CSV文件，其中包含了每篇文章的元数据，涵盖了文章的多个维度，包括文章的URL、发布网站、标题、作者、发布日期、创建与更新时间戳、语言、文章链接、总分享次数、文章类别、关键词、实体、情感分析结果（包括文章和标题的情感倾向）、额外关键词、文章内容类型（如是否为列表、信息图表、教程、案例研究、访谈等）、以及文章涉及的地理位置信息（城市、州、国家）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，包括但不限于：
* 内容分析与趋势研究： 分析不同主题、行业或网站的文章内容，了解内容创作趋势。
* 情感分析研究： 探索文章情感与分享次数之间的关系，分析不同主题文章的情感倾向。
* 关键词与实体识别： 评估关键词提取和实体识别的准确性，研究关键词和实体在不同文章类型中的分布。
* 跨语言文本分析： 分析不同语言文章的特征，进行跨语言比较研究。
* 社交媒体营销分析： 研究文章在社交媒体上的传播规律，评估营销效果。
* NLP模型训练与评估： 用于训练和评估各种NLP模型，如情感分析、关键词提取、实体识别等。
* 内容推荐系统： 基于文章内容和元数据，构建内容推荐系统。
