新闻标题情感分析数据集NewsHeadlineSentimentAnalysis-kiransangamnere
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻标题, 情感分析, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 情感倾向, 数据标注, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的标题文本，记录了新闻标题及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态新闻标题情感数据集。
地理范围：数据来源涵盖全球范围的新闻事件，标题内容涉及政治、经济、社会等多个领域。
数据维度：数据集包含“Headline”（新闻标题）和“Label”（情感标签）两个字段，其中情感标签通常为二元分类，如0和1，分别代表负面和正面情感，也可能包含其他情感类别。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，方便进行文本分析和情感分类模型的训练。
来源信息：数据来源于新闻网站，已进行清洗和标注，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等领域的研究和应用。
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：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，例如新闻标题情感倾向分析、情感分类模型比较等。
行业应用：可以为新闻媒体、社交媒体分析、舆情监控等行业提供数据支持，例如自动识别新闻的情感倾向、监测公众舆论等。
决策支持：支持企业进行市场调研、品牌声誉管理、产品反馈分析等方面的决策，帮助企业了解公众对产品的态度。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索新闻标题与情感倾向之间的关系，帮助用户构建情感分类模型、进行舆情分析、提升新闻推荐的准确性。
