股票市场新闻情感分析与预测数据集_Stock_Market_News_Sentiment_Analysis_and_Prediction_Dataset

股票市场新闻情感分析与预测数据集_Stock_Market_News_Sentiment_Analysis_and_Prediction_Dataset

数据来源:互联网公开数据

标签:股票市场,情感分析,自然语言处理,文本分类,时间序列分析,机器学习,股票预测,金融科技

数据概述: 该数据集包含来自股票市场新闻和公告的结构化数据,记录了与股票相关的文本信息、市场指标和预测结果。主要特征如下: 时间跨度:数据未明确标明具体时间范围,但包含日期字段,可用于分析时间序列数据。 地理范围:数据主要聚焦于股票市场,未明确限定国家或地区,但可推测与全球股票市场相关。 数据维度:数据集包括股票代码(CODE)、公司名称(NAME)、日期(DATE)、新闻文本(text_a)、情感标签(label)、市场指标(如开盘价、收盘价、成交量等)、以及预测结果和概率等多个维度。 数据格式:主要为CSV格式,包含多个CSV文件,例如train.csv、val.csv、test.csv,以及预训练模型相关文件,方便数据分析和模型训练。 来源信息:数据来源于公开的股票市场信息和新闻,经过了文本处理、情感标注和模型预测等处理。 该数据集适合用于股票市场分析、情感分析、文本分类和股票价格预测等领域的研究。

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:适用于金融市场、自然语言处理、机器学习等领域的学术研究,如股票市场情绪分析、事件驱动的股票价格预测、文本挖掘等。 行业应用:为金融科技公司、投资机构提供数据支持,尤其是在量化投资、风险管理、智能投顾等领域。 决策支持:支持投资决策、风险评估和市场趋势分析,帮助投资者和分析师更好地理解市场动态。 教育和培训:作为金融学、数据科学、人工智能等课程的实训材料,帮助学生和研究人员掌握股票市场分析和预测的技能。 此数据集特别适合用于探索新闻情感与股票价格之间的关系,以及构建预测模型,从而提升投资决策的准确性和效率。

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数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
数据集大小 673.19 MiB
最后更新 2025年6月26日
创建于 2025年6月26日
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。