网络安全新闻事件情感分析标注数据集CybersecurityNewsEventSentimentAnalysisAnnotatedDataset-nikhilparihar4
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 新闻事件, 情感分析, 数据标注, 文本分类, 机器学习, 信息安全, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台和新闻媒体的网络安全相关新闻事件的文本，并附带了多位标注者对文本情感的标注结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集，反映特定时期内的网络安全事件。
地理范围：数据来源于全球网络安全新闻事件，未限定具体地域。
数据维度：数据集包含“text”（新闻事件文本）、“anottator1”、“anottator2”、“anottator3”（三位标注者的情感标注结果）和“majority”（多数投票结果）字段。情感标注结果可能包括“Not_News”等类别，具体类别需结合数据集内容确定。
数据格式：CSV格式，文件名为df_m.csv，便于文本处理和情感分析任务。
来源信息：数据来源于网络爬取和人工标注，旨在为网络安全领域的情感分析研究提供支持。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、信息抽取等研究，并可用于构建网络安全舆情监测系统。
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、信息安全、社会计算等领域的研究，例如新闻事件情感分析、恶意信息检测、舆情趋势分析等。
行业应用：可为安全公司、情报机构、媒体等提供数据支持，用于构建舆情监测系统、风险预警系统等。
决策支持：支持企业和政府部门进行网络安全风险评估、危机公关和战略决策。
教育和培训：作为自然语言处理、信息安全等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解情感分析和文本分类在网络安全领域的应用。
此数据集特别适合用于探索网络安全事件与公众情感之间的关系，以及评估不同新闻来源对事件的报道方式。
