新闻文本情感分类数据集NewsTextSentimentClassification-vonhatcuong
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 新闻, 舆情分析, 机器学习, 自然语言处理, 数据标注, 情感极性
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文本数据，记录了新闻标题和正文内容，并附有情感标签，用于情感分析和文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的文本语料库。
地理范围：数据来源未明确，可能涵盖全球新闻报道，但具体地域分布未知。
数据维度：数据集包含四个主要字段：“Unnamed: 0”（序号）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（情感标签，0代表负面情感，1代表正面情感）。
数据格式：CSV格式，文件名为combine_data.csv，方便进行文本处理和机器学习模型的训练。
来源信息：数据来源于互联网公开新闻资源，具体来源未在数据集中详细说明。已进行初步的数据清洗和标注，包括标题和正文的提取，以及情感极性的判断。
该数据集适用于情感分析、文本分类、舆情分析等领域的研究和应用。
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、情感分析、文本挖掘等领域的学术研究，例如情感极性分析、主题建模、情感趋势预测等。
行业应用：可以为媒体行业、市场调研机构、品牌公关部门提供数据支持，用于舆情监测、市场反馈分析、竞争对手分析等。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、产品改进、危机公关等方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握文本处理、情感分析、模型训练等技能。
此数据集特别适合用于探索新闻文本中的情感表达规律，构建情感分类模型，从而实现对新闻内容的自动分析和理解，提升对舆情信息的把握和应用。
