新闻文本分类数据集NewsTextClassificationDataset-geyifei18206332
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 新闻, 自然语言处理, 机器学习, 标题, 正文, 类别, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文章标题和正文，用于新闻文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于不同新闻报道，涵盖全球范围。
数据维度：包括文章的“id”、“title”（标题）、“body”（正文），以及训练集中对应的“category”（类别）和“category_name”（类别名称）。
数据格式：提供CSV格式文件，包括train.csv, test.csv, category_dict.csv，便于文本处理和分类模型构建。
来源信息：数据来源于新闻网站，已进行结构化处理，包括标题和正文的提取。
该数据集适合用于新闻文本分类、主题识别等相关研究，以及构建文本分类模型。
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领域的研究，如文本分类算法的比较、情感分析、主题建模等。
行业应用：可以为新闻聚合平台、内容推荐系统、舆情分析系统等提供数据支持，实现新闻内容的自动分类和筛选。
决策支持：支持媒体行业的自动化内容管理和用户行为分析。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践文本分类任务。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的特征与类别之间的关系，从而提升新闻分类的准确性和效率。
