政治新闻文本分类数据集PoliticalNewsTextClassification-akibuddinnayan
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 政治, 文本分类, 情感分析, 虚假新闻, 数据标注, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站和社交媒体平台的文章，记录了关于政治和社会议题的新闻报道，旨在用于文本分类任务。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：数据来源广泛，涵盖全球范围内的政治新闻事件。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（序号）、“title”（文章标题）、“text”（文章正文）和“label”（分类标签）四个字段，其中“label”字段指示了新闻的类别，适用于多分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为news_dataset.csv，便于文本处理和模型训练。数据已进行初步清洗，但原始文本可能包含需要进一步处理的噪声和非结构化信息。
该数据集适合用于政治新闻的分类、情感分析、虚假新闻检测等研究，以及文本挖掘和自然语言处理技术的实践。
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：适用于政治学、传播学、新闻学等领域的学术研究，例如分析不同政治立场的新闻报道、研究虚假新闻的传播规律等。
行业应用：为新闻媒体、社交媒体平台、舆情监测机构提供数据支持，用于新闻内容分类、用户情感分析、舆情监测等。
决策支持：支持政府部门、公共机构进行舆情分析，辅助制定政策、优化公共传播策略。
教育和培训：作为文本分类、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握相关技术和方法。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的特征和规律，构建文本分类模型，实现新闻内容自动分类、情感分析等目标。
