文本分类交通方式与环境影响数据集_Text_Classification_Transportation_and_Environmental_Impact_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 环境科学, 交通运输, 自然语言处理, 污染治理, 政策分析, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的文本数据，记录了关于交通方式、环境影响和相关政策的讨论。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但内容涉及现代交通方式和环境议题，可推断为近期数据。
地理范围：数据涵盖全球范围，重点关注巴黎、波哥大等城市，以及对交通方式与环境影响的普遍讨论。
数据维度：数据集包括“text”（文本内容）和“label”（分类标签，具体标签含义未在数据集中明确，需根据上下文推断），部分文件还包含“prompt_name”、“source”和“RDizzl3_seven”等字段，可能用于指示文本来源或额外信息。
数据格式：CSV格式，包含combined_dataset.csv和combined_dataset2.csv两个文件，便于文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络，可能包括新闻报道、政策文件、学术研究等，已进行文本提取和初步处理。
该数据集适合用于环境科学、交通运输、社会学等领域的研究，以及文本分类、情感分析等机器学习任务。
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：适用于环境问题、交通政策、社会发展等领域的学术研究，如交通方式对环境影响的量化分析、公众对交通政策的态度分析等。
行业应用：可以为交通规划、环境保护、城市管理等行业提供数据支持，尤其在评估交通政策效果、优化城市交通方案等方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门制定交通政策，评估环境治理措施，以及提升城市可持续发展水平。
教育和培训：作为环境科学、社会学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解交通方式、环境影响和社会发展之间的关系。
此数据集特别适合用于分析不同交通方式对环境的影响，评估相关政策的有效性，以及探索公众对环境问题的认知和态度，帮助用户实现对交通与环境问题的深入理解和数据驱动的决策。
