数据200-20新闻组文本分类数据集

数据200-20新闻组文本分类数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类,自然语言处理,NLP,新闻组,文本预处理,机器学习,监督学习

数据概述：
本数据集是一个经过预处理的文本数据集合，来源为scikit-learn提供的20 Newsgroups数据集。数据经过清洗和筛选，去除了空值、缺失值以及包含浮点数的行，保留了文本长度在15到200个词之间的样本。数据集包含以下字段：
- documents：经过处理的文本内容。
- labels：每个文本的类别或主题标签。
- label_names：类别或主题的名称。

数据用途概述：
该数据集适用于多种自然语言处理任务，包括但不限于文本分类、情感分析、主题建模等。研究人员和开发者可以利用此数据集进行监督学习模型的训练，如分类模型的开发与优化。此外，数据集还适用于数据探索与可视化分析，帮助理解文本特征和类别分布。由于数据集经过清洗和预处理，适合用于教学和实验，帮助学习者掌握文本处理和分类的基本方法。