新闻文本情感分析数据集NewsTextSentimentAnalysis-brandoncammett
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 情感分析, 文本分类, 政治新闻, 数据标注, 自然语言处理, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自网络新闻的文章，记录了新闻标题、正文以及对应的标签，用于情感分析和文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源广泛，涵盖了全球范围内的新闻内容，但具体来源网站或国家未明确说明。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引列）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（情感标签，未明确具体含义，需进一步了解）。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，便于文本分析和处理。数据预处理方面，可能需要去除“Unnamed: 0”列。
该数据集适合用于情感分析、文本分类等研究，特别是针对新闻文本的分析。
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、文本挖掘领域的学术研究，如情感分析、观点挖掘、主题建模、新闻摘要等。
行业应用：为新闻媒体、社交媒体监测、舆情分析等行业提供数据支持，尤其是在自动化内容分类、情感趋势分析等方面。
决策支持：支持企业和机构进行市场调研、风险评估和公共关系管理，帮助了解公众对特定新闻或事件的态度。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员实践文本分类、情感分析模型。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的情感分布、主题关联，以及不同新闻内容的情感差异，帮助用户实现对新闻信息的深入理解和分析。
