新闻文本情感分析数据集NewsTextSentimentAnalysisDataset-ragini1245
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 新闻, 自然语言处理, 机器学习, 情感识别, 数据标注, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含用于新闻文本情感分析的数据，记录了新闻文章的标题、作者、正文内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的新闻文章。
数据维度：数据集包括以下字段：
id：文章的唯一标识符。
title：新闻文章的标题。
author：新闻文章的作者。
text：新闻文章的正文内容。
label：文章的情感标签，用于指示文章的情感倾向（例如，0代表负面情感，1代表正面情感）。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和submit.csv（提交文件），方便模型训练、评估和结果提交。
来源信息：数据来源于新闻文章，并已进行情感标注。该数据集适合用于情感分析、文本分类等任务。
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、情感分析等领域的学术研究，如情感分类模型的构建、情感因素分析等。
行业应用：为新闻媒体、社交媒体分析、舆情监测等行业提供数据支持，尤其在自动化情感分析、用户情绪洞察方面有实际应用价值。
决策支持：支持企业进行市场调研、品牌声誉管理和产品改进，帮助企业了解公众对产品或服务的评价。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于构建和评估情感分类模型，探索新闻文本的情感表达规律，并帮助用户实现对文本数据的深入理解和应用。
