新闻标题情感与隐喻分析数据集NewsTitleSentimentandMetaphorAnalysis-luizfkcunhautfpr
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 隐喻检测, 新闻标题, 自然语言处理, 文本分析, 情感极性, 主观性, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的标题数据，记录了新闻标题的情感倾向和隐喻使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，但标题内容涵盖了全球范围内的事件和话题。
数据维度：包括以下字段：
id：标题的唯一标识符。
type：标题的真实性标签（例如，可靠或虚假）。
title：新闻标题文本。
textblob_polarity：使用TextBlob库计算的极性分数，表示情感倾向。
textblob_subjectivity：使用TextBlob库计算的主观性分数，表示标题的主观程度。
vader_compound：使用VADER库计算的复合情感分数。
vader_neg：使用VADER库计算的负面情感分数。
vader_neu：使用VADER库计算的中性情感分数。
vader_pos：使用VADER库计算的正面情感分数。
detected_metaphors：检测到的隐喻数量。
数据格式：CSV格式，文件名为titles_sample_sentiment_metaphors.csv，便于文本分析和情感计算。
数据来源于新闻标题，并经过了情感分析和隐喻检测的处理。该数据集适合用于情感分析、文本分类和隐喻识别等研究。
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、情感分析、文本挖掘等领域的学术研究，如情感识别、虚假新闻检测、标题生成等。
行业应用：为内容推荐、社交媒体分析、舆情监测等行业提供数据支持，尤其在理解用户情绪、提升内容质量方面具有价值。
决策支持：支持新闻机构、市场研究机构等进行内容策略优化和舆情分析。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解情感分析和隐喻检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索新闻标题的情感表达与隐喻使用之间的关系，帮助用户实现情感分析模型的构建、虚假信息识别和内容推荐优化等目标。
