金融新闻情感分析测试数据集FinancialNewsSentimentAnalysisTestDataset-danruan
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 金融新闻, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 情感标注, 金融科技, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自金融新闻文章的文本片段，并附带情感标签，用于评估情感分析模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源未明确，但文本内容涉及国际金融市场。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“sentiment”（情感标签，包括“positive”、“negative”和“neutral”）和“text”（新闻文本片段）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_df_saved.csv，方便数据读取与分析。
来源信息： 数据来源于金融新闻，已进行情感标注，适用于情感分析模型的测试与评估。
该数据集适合用于金融领域情感分析任务，以及自然语言处理相关的模型训练和测试。
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：适用于金融科技与自然语言处理交叉领域的学术研究，如情感分析模型性能评估、特定金融事件的情感影响分析等。
行业应用：为金融机构、投资公司和财经媒体提供数据支持，尤其适用于市场情绪分析、投资组合管理和风险评估。
决策支持：支持金融决策的制定，辅助投资者理解市场情绪，优化投资策略。
教育和培训：作为情感分析、自然语言处理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用情感分析技术。
此数据集特别适合用于评估情感分析模型在金融新闻领域的表现，并探索文本情感与市场动态之间的关系，帮助用户提升对金融市场的认知和预测能力。
