新闻文本分类数据集NewsTextClassificationData-bharatmohan
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 情感分析, 作者分析, 新闻语料, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文章文本数据，记录了文章的标题、作者和正文内容，并附带了分类标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态新闻语料集合。
地理范围：数据来源于全球新闻报道，涵盖广泛的社会、政治、经济等主题。
数据维度：数据集包括“id”（文章唯一标识符）、“title”（文章标题）、“author”（文章作者）、“text”（文章正文）以及“label”（文章分类标签，仅存在于train.csv中）等字段。
数据格式：提供CSV格式，包含train.csv和test (3).csv两个文件，便于进行文本处理和模型训练。其中，train.csv包含标签信息，用于训练分类模型；test (3).csv用于模型测试。
来源信息：数据来源于新闻网站抓取，已进行基本的文本清洗和结构化处理。
该数据集适合用于新闻文本分类、作者分析、情感分析等研究，以及构建文本分类模型和进行机器学习实验。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘、机器学习等领域的学术研究，如新闻主题分类、情感分析、作者身份识别等。
行业应用：可以为新闻媒体、内容推荐平台、舆情监测系统等提供数据支持，用于新闻内容的自动分类、个性化推荐、舆情分析等。
决策支持：支持企业和机构进行市场分析、竞争情报收集、风险预警等，帮助决策者了解行业动态和市场趋势。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员掌握文本分类、特征提取、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的结构、语义和情感特征，帮助用户构建高效的文本分类模型，实现新闻内容的自动化处理和分析。
