金融新闻情感数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：金融新闻,情感分析,NLP,文本处理,数据清洗,股票市场
数据概述：
本数据集包含标注了情感标签的金融新闻文本，适用于自然语言处理（NLP）任务。数据集经过了一系列文本处理操作，包括去除空值、删除重复项、平衡各类情感标签的数量、去除前后空格和换行符、移除URL、展开缩写（如将“it's”转换为“it is”）以及打乱数据顺序。尽管数据已经进行了初步清洗，但仍需进一步处理，例如修正特殊字符（如将"&"显示为"&"）、移除HTML标签（如""）以及将所有文本翻译为英文（部分文本为其他语言，但数量较少）。此外，部分文本中包含表情符号，用户可根据自身需求选择是否进行处理。该数据集是多个金融新闻情感数据集的整合结果，包括但不限于以下来源：https://www.kaggle.com/datasets/yash612/stockmarket-sentiment-dataset、https://www.kaggle.com/datasets/borhanitrash/twitter-financial-news-sentiment-dataset、https://www.kaggle.com/datasets/sidarcidiacono/news-sentiment-analysis-for-stock-data-by-company 和 https://www.kaggle.com/datasets/ankurzing/sentiment-analysis-for-financial-news，感谢这些数据集的贡献者。
数据用途概述：
该数据集适用于金融新闻的情感分析、股票市场趋势预测、投资者情绪研究等多种应用场景。研究人员可以利用此数据集进行情感分类模型的训练和评估；投资者可以借助分析结果调整投资策略；新闻机构可使用数据优化新闻报道的准确性；教育机构则可将其作为教学资源，帮助学生理解情感分析在金融领域的应用。
