数据20新闻组文本分类研究数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类,自然语言处理,20新闻组,数据清洗,机器学习,情感分析,主题建模
数据概述：
本数据集是基于scikit-learn提供的20新闻组数据集进行预处理后得到的文本数据集合。数据集中包含了从原始数据中移除空行和浮点值后的文本，保留了token长度在20到500之间的文档。数据集包含三个主要字段：documents（处理后的文本内容）、labels（文档的标签类别或主题）和label_names（标签类别或主题的名称）。
数据用途概述：
该数据集适用于自然语言处理（NLP）相关研究和练习，特别适用于文本分类任务。研究人员可以使用该数据集训练文本分类模型以识别文档的主题或类别；进行情感分析或情绪分类以理解文本的情感倾向；进行主题建模以探索文本的主要话题。此外，数据集也适用于教育和培训，帮助学习者理解和实践NLP任务。
举例：
该数据集可以用于以下用途：
训练文本分类模型以识别文档的主题或类别。
对文本进行情感分析或情绪分类以理解文本的情感倾向。
对数据进行探索和可视化以理解文本的主要特征和模式。
