新冠疫情新闻主题分析数据集COVID-19NewsTopicAnalysis-tirikford
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 文本分析, 主题模型, LDA, 新闻文章, 疫情传播, 舆情分析, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自新闻媒体关于新冠疫情的报道文章，记录了文章内容及其主题分布。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为对特定时期内新冠疫情新闻的静态分析。
地理范围：数据未明确标注文章来源的国家或地区，但涵盖了全球范围内的新冠疫情相关新闻。
数据维度：数据集包含新闻文章的文本内容和主题分布信息。
数据格式：CSV格式，文件名为full_articlesLDA.csv，包含文章文本和LDA主题模型分析结果。此外，还包含一个HTML文件（lda7.html）用于展示主题分析结果，以及一个png图片(covid19-LDA.png)用于可视化展示。
来源信息：数据来源于新闻媒体报道，通过主题模型（如LDA）进行处理和分析。
该数据集适合用于新冠疫情相关新闻的主题分析、舆情分析和数据可视化。
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：适用于新闻传播学、公共卫生学、社会学等领域的研究，如疫情期间公众关注点分析、新闻主题演变研究等。
行业应用：为新闻媒体、社交媒体平台提供数据支持，用于内容推荐、舆情监测和热点话题分析。
决策支持：支持政府部门、医疗机构等相关机构进行疫情应对策略制定和传播风险评估。
教育和培训：作为文本分析、主题模型等课程的案例，帮助学生和研究人员理解新闻文本分析方法。
此数据集特别适合用于探索疫情期间新闻报道的主题分布与演变，帮助用户深入理解公众关注点和疫情发展趋势。
