新闻文本分类预测数据集-gauravduttakiit

新闻文本分类预测数据集-gauravduttakiit 数据来源：互联网公开数据 标签：新闻,文本分类,机器学习,自然语言处理,多分类,新闻分类,文本分析 数据概述： 本数据集包含用于新闻文本分类任务的样本数据。 数据集由新闻标题和新闻正文片段组成，并为每条新闻分配了一个类别标签。 类别标签代表新闻的主题或类别，例如：体育、科技、政治、经济、娱乐等。 数据集旨在用于训练和评估文本分类模型，以预测新闻文章所属的类别。

数据用途概述： 该数据集可用于训练和评估新闻文本分类模型。 具体应用场景包括：

• 新闻内容自动分类： 根据新闻内容自动将其归类到不同的类别，方便新闻聚合平台、搜索引擎等进行内容组织和推荐。
• 舆情监测： 监测特定主题或事件在新闻媒体中的传播情况，进行舆情分析。
• 个性化新闻推荐： 根据用户感兴趣的类别，向用户推荐相关的新闻文章。
• 文本分析研究： 研究不同类别新闻的语言特征，探索新闻内容与类别之间的关系。
• 教育培训： 用于机器学习、自然语言处理等相关课程的教学和实践。