新闻分类数据集NewsCategoryClassification-utkarshshukla070
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分类, 文本分析, 机器学习, 自然语言处理, 标题分析, 文本挖掘, 情感分析, 多分类
数据概述：
该数据集包含来自互联网的新闻文章，记录了新闻标题、新闻摘要以及对应的类别标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态新闻语料库。
地理范围：数据来源未明确标注，但新闻内容主题涵盖广泛，可能来自不同国家和地区。
数据维度：数据集包括四个主要字段：ID（新闻唯一标识符）、News_title（新闻标题）、News_headline（新闻摘要）、Category（新闻类别）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，其中news_train.csv用于训练，test.csv用于测试，sample_submission.csv用于提交预测结果。
来源信息：数据来源于开放的互联网新闻，已进行结构化处理，方便进行文本分析。
该数据集适合用于新闻文本分类、情感分析和主题建模等研究。
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、文本挖掘和机器学习领域的学术研究，如新闻主题分类、情感分析、文本摘要等。
行业应用：可以为新闻媒体、内容推荐平台提供数据支持，用于构建新闻分类系统、个性化推荐算法等。
决策支持：支持内容管理、舆情分析等领域的决策制定，帮助企业更好地理解用户需求和市场动态。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的实训数据集，帮助学生和研究人员掌握文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索新闻标题和摘要与新闻类别之间的关系，帮助用户构建高效的新闻分类模型，提升内容推荐的准确性和相关性。
