新闻情感分析数据集NewsSentimentAnalysisDataset-nortonliaz
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 自然语言处理, 文本分类, 新闻摘要, 舆情分析, 机器学习, 金融新闻, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自新闻报道的文本数据，记录了新闻标题及对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据文件名"abcnews-date-text.csv"推测可能包含时间信息。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能涵盖全球新闻报道。
数据维度：数据集包含多个文件，主要数据项包括新闻标题(headline_text)、发布日期(publish_date)、新闻内容(Sentence)、情感标签(Sentiment)和预测情感(Predicted_Sentiment)。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个CSV文件，例如data.csv, abcnews-date-text.csv, data_times_updated.csv, data_times_with_predictions.csv，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于新闻报道及相关情感分析项目，已进行数据清洗与标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等领域的研究。
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：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的研究，例如情感极性识别、新闻事件分析、舆情监测等。
行业应用：可为金融、媒体、市场调研等行业提供数据支持，例如股票市场情绪分析、新闻推荐、品牌声誉监测等。
决策支持：支持企业和机构进行舆情分析和决策制定，帮助了解公众对特定事件或产品的看法。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实践素材，用于训练情感分析模型，提升学生对文本数据的理解与应用能力。
此数据集特别适合用于探索新闻标题与情感极性的关联，以及构建情感分析模型，实现对新闻文本的自动情感判断。
