金融文本情感分析数据集FinancialTextSentimentAnalysis-leoacosta2
数据来源：互联网公开数据
标签：金融文本, 情感分析, 自然语言处理, 文本分类, 情绪识别, 金融市场, 舆情分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含金融新闻文本，记录了与金融市场相关的文章片段及其对应的情感极性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源于全球金融市场相关的报道，涵盖国际金融事件。
数据维度：包括“text”（金融新闻文本）和“sentiment”（情感标签，如neg代表负面，可能还有其他情感类别，具体未在数据集中完全体现）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为testFincsv，便于文本处理和情感分析模型的构建。
来源信息：数据来源于金融新闻报道或其他公开金融信息源，已进行初步的文本提取和情感标注。
该数据集适合用于金融文本的情感分析、舆情监测以及金融市场趋势预测等研究。
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：适用于自然语言处理、金融工程等领域的学术研究，如金融文本情感分析、情绪对股价影响分析等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司、风险管理部门提供数据支持，尤其在量化交易、风险评估、市场预测等方面。
决策支持：支持金融领域决策制定，例如辅助投资策略制定、风险预警等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、金融分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融文本分析。
此数据集特别适合用于探索金融新闻文本的情感极性与市场表现之间的关系，帮助用户实现量化投资策略的优化、风险控制能力的提升。
