俄乌冲突语料文本主题聚类分析数据集_Russia_Ukraine_Conflict_Text_Topic_Clustering_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：俄乌冲突, 文本聚类, 主题建模, 自然语言处理, 情感分析, 舆情分析, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含从公开新闻报道、社交媒体和其他在线资源中收集的关于俄乌冲突的文本数据，并对这些文本进行了主题聚类分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但推测主要涵盖俄乌冲突爆发至今的时间段。
地理范围：数据主要关注俄乌冲突相关的全球新闻和舆论，覆盖范围包括乌克兰、俄罗斯及其他相关国家和地区。
数据维度：数据集主要包含两个CSV文件：
Final_combinations.csv：该文件可能包含原始文本数据，但此处未提供具体字段信息。
clusters.csv：该文件包含了对文本数据进行主题聚类后的结果，主要字段包括：
Unnamed: 0：聚类结果的序号。
Nmf_cluster：使用非负矩阵分解（NMF）方法进行聚类的主题关键词及权重。
Lsi_cluster：使用潜在语义索引（LSI）方法进行聚类的主题关键词及权重。
Lda_cluster：使用潜在狄利克雷分配（LDA）方法进行聚类的主题关键词及权重。
STTM_cluster：使用空间时间主题模型（STTM）方法进行聚类的主题关键词及词频统计。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于互联网公开信息，已进行主题建模和聚类处理。
该数据集特别适合用于分析俄乌冲突相关的舆情、新闻报道中的关键主题和情感倾向。
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、社会学、新闻传播学等领域的学术研究，如冲突分析、舆情监测、情感分析等。
行业应用：为媒体、情报分析机构、政府部门等提供数据支持，用于监测和分析公众对俄乌冲突的看法。
决策支持：支持政策制定者和战略分析师进行决策，了解公众舆论，评估冲突对社会的影响。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解主题建模和聚类分析方法。
此数据集特别适合用于探索俄乌冲突相关主题的演变趋势，分析不同主题之间的关联，并进行情感分析，以深入理解公众对冲突的看法。
