新闻标题与文章主体立场分析数据集NewsHeadlineandArticleBodyStanceAnalysis-hnganhtrn
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分析, 文本分类, 立场分析, 自然语言处理, 观点挖掘, 机器学习, 文本匹配, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自新闻报道的标题和文章主体数据，记录了标题与文章主体之间的立场关系，用于分析新闻标题与文章内容的一致性与关联性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了全球新闻报道的常见主题。
数据维度：数据集包含多个关键字段：
id：唯一标识符。
Headline：新闻标题。
Body ID：文章主体内容的ID。
Stance：标题与文章主体之间的立场关系，包括“unrelated”（不相关）、“agree”（同意）、“disagree”（不同意）、“discuss”（讨论）等。
articleBody：文章主体内容。
label_encoded：立场关系的编码标签。
model1_Class0 - model4_Class3：多个预训练模型的分类概率。
username_agree、username_disagree、username_discuss、unrelated_disagree： 用户名相关的立场分布数据。
数据格式：CSV格式，分为train_with_postproc_features.csv、val_with_postproc_features.csv和test_with_postproc_features.csv三个文件，分别对应训练集、验证集和测试集。
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、文本挖掘、立场检测等领域的学术研究，如标题与文章内容一致性研究、观点挖掘、情感分析等。
行业应用：为新闻媒体、内容聚合平台提供数据支持，尤其适用于新闻推荐、内容审核、舆情监测等应用。
决策支持：支持企业进行市场调研、竞争情报分析和品牌声誉管理，辅助制定内容营销策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解文本分类、立场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索新闻标题与文章主体之间的内在联系，帮助用户构建立场检测模型，提升新闻推荐系统的准确性。
