新闻评论内容质量评估数据集NewsCommentContentQualityAssessment-tusharpuniya
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻评论, 内容质量, 文本分析, 情感分析, 机器学习, 数据标注, 评论审核, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的评论数据，记录了与新闻文章内容相关的评论及其质量评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从“posttime”字段推测为新闻发布与评论产生的时间。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为面向特定读者群体的新闻评论。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个评估标准（criteria），包含评论的ID、URL、发布时间、标题、评论者、评分、类别、标签、摘要、概述、评论内容、总分、原始文章链接、评论原因、相关指标（如cqX, crX, dX）、验证结果、原始文章内容、作者、发布时间、情感得分、人员实体识别、组织机构识别、词向量、词频统计、外部链接、内部链接、余弦相似度等丰富字段。
数据格式：CSV格式，文件名以“criteria_X.csv”命名，其中X代表不同的评估标准，便于数据分析和处理。数据已包含多种文本特征和评估指标，适用于多种数据分析任务。
该数据集适合用于新闻评论内容质量评估、情感分析、文本分类以及评论审核等研究。
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：适用于新闻评论分析、内容质量评估、用户行为分析等领域的学术研究，如评论情感与内容质量关系研究、基于评论的推荐系统研究。
行业应用：可以为新闻媒体、社交平台等提供数据支持，特别是在评论审核、内容推荐、用户画像等应用方面。
决策支持：支持内容管理部门进行评论审核策略优化、提升用户参与度和内容质量。
教育和培训：作为文本分析、自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解新闻评论数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新闻评论内容与质量评估指标之间的关系，帮助用户实现评论内容质量的量化评估和优化。
