政治新闻文本情感分析数据集PoliticalNewsTextSentimentAnalysisDataset-subodh3
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 政治新闻, 文本分类, 机器学习, 舆情分析, 自然语言处理, 社交媒体, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台上的政治新闻文本，记录了与政治相关的文章和评论，并标注了情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据文本内容推测，数据主要来源于2017年1月。
地理范围：数据主要来源于美国社交媒体平台。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（序号）、“text”（文本内容，通常为推文或新闻摘要）和“label”（情感标签，未明确说明具体标签含义，需根据语境推断）。
数据格式：CSV格式，包含dataset-d-test.csv和dataset-d-train.csv两个文件，便于文本处理与情感分析模型构建。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析、舆情分析、文本分类等研究，以及相关的机器学习模型构建。
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、社会学等领域的学术研究，如分析社交媒体上的政治观点、情感倾向、舆论演变等。
行业应用：可以为媒体、市场研究机构、政府部门提供数据支持，特别是在舆情监测、危机公关、政策制定等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如，通过分析公众对特定政治人物或政策的情感反馈，辅助决策者了解民意。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析、文本分类等技术。
此数据集特别适合用于探索政治新闻文本的情感分布、观点极化等现象，帮助用户实现对政治舆情的深入理解和分析。
