财经新闻情感分析数据集_Financial_News_Sentiment_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：财经新闻, 情感分析, 自然语言处理, 文本分析, 金融市场, 情绪识别, 机器学习, 文本语料库
数据概述：
该数据集包含来自路透社等新闻来源的财经新闻文章，记录了与金融市场相关的文本内容及其对应的情感分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据集主要涵盖2018年及之前的新闻报道，具体时间范围取决于各新闻源的发布时间。
地理范围：数据集主要关注美国金融市场相关新闻。
数据维度：数据集包括新闻文章的标题、正文、发布日期、来源、URL等基本信息，以及通过情感分析工具计算出的情感极性分数，如复合情感得分（compound）、负面情感得分（neg）、中性情感得分（neu）和正面情感得分（pos）。还包含用于文本特征提取的TF-IDF向量。
数据格式：数据集主要以CSV格式存储，其中sentiment_reuters.csv文件包含新闻文章及其情感分析结果，us_financial_news_articles_2018.csv和us_financial_news_articles_2018_with_sentiment.csv文件包含2018年的新闻文章。TF-IDF向量以.npy格式存储。
来源信息：数据来源于互联网公开的财经新闻报道，并经过情感分析工具处理，生成情感分析结果。
该数据集适合用于金融领域的情感分析、文本挖掘和机器学习研究。
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：适用于金融新闻情感分析、市场情绪分析、股票价格预测等领域的学术研究。
行业应用：可以为金融机构、投资公司、新闻媒体等提供数据支持，用于辅助投资决策、风险评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持量化投资策略的制定、市场情绪指标的构建和交易信号的生成。
教育和培训：作为自然语言处理、金融数据分析等课程的教学案例和实训材料，帮助学生和研究人员熟悉金融文本数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索新闻报道对金融市场的影响、构建基于情感分析的投资模型，以及评估市场情绪对资产价格的影响。
