政治新闻文本分类数据集PoliticalNewsTextClassification-kamleshsolanki
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 政治, 分类, 情感分析, 机器学习, 文本挖掘, 自然语言处理, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文章，记录了政治新闻的标题、正文内容及其对应的类别标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据主要关注美国政治新闻，可能包含其他国家相关内容。
数据维度：包括“id”（文章唯一标识符）、“title”（文章标题）、“text”（文章正文）和“label”（文章类别标签，通常为二分类或多分类）。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于网络，可能经过清洗和整理。
该数据集适合用于文本分类、情感分析和自然语言处理等任务。
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：适用于政治新闻领域的情感分析、主题建模、文本摘要等学术研究。
行业应用：可以为新闻媒体、舆情监测机构提供数据支持，用于新闻内容分类、政治观点分析和舆情趋势预测。
决策支持：支持政府部门、政党和相关组织进行政治风险评估、政策制定和舆情管理。
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理解文本分类原理和应用。
此数据集特别适合用于探索政治新闻的文本特征与类别标签之间的关系，从而实现对新闻内容的自动分类和分析，并洞察政治舆情。
