新闻文本分类与嵌入数据集_News_Text_Classification_and_Embedding_Dataset
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, 嵌入, 多分类, 机器学习, 情感分析, 类别预测
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文本数据，记录了新闻文章的标题、正文、标签和类别信息，并提供了嵌入向量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据新闻内容推测，数据采集时间约为2021年。
地理范围：数据来源主要为孟加拉国的新闻网站，内容涉及教育、职业、体育等多个领域。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
news_link：新闻链接。
head_lines：新闻标题。
article：新闻正文。
tags：新闻标签，关键词。
image_caption：图片说明。
category：新闻类别，如education-career、sports等。
ada_embedding：使用Ada算法生成的嵌入向量。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv、valid.csv、test.csv和embedded_balanced_df.csv四个文件。
来源信息：数据来源于新闻网站，已进行清洗和标注，提供了分类标签和嵌入向量。
该数据集适合用于新闻文本分类、情感分析、主题建模和语义相似度分析等研究。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘、机器学习等领域的学术研究，例如新闻内容分类、情感分析、主题建模、关键词提取等。
行业应用：可以为新闻网站、内容推荐平台、舆情监测系统等提供数据支持，用于构建新闻推荐系统、实现新闻内容的自动分类与归档、进行舆情分析等。
决策支持：支持媒体机构的内容管理和策略优化，帮助其更好地理解用户需求、提升内容质量。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握文本分类、嵌入等技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的分类规律，研究不同类别新闻之间的关联性，并评估嵌入向量在文本分析中的应用效果，从而提升新闻推荐的精准度。
