新闻文本情感分析数据集NewsTextSentimentAnalysis-tarzon
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, 机器学习, 自然语言处理, 数据标注, 政治新闻, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自互联网的新闻文本数据，记录了新闻标题、正文内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态新闻语料数据集。
地理范围：数据来源未明确，但新闻内容涉及政治、社会等多个领域，具有一定的通用性。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（序号）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（情感标签）四个字段，其中label字段代表新闻的情感倾向。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，便于文本处理和情感分析模型的构建。
来源信息：数据来源于网络，已进行数据清洗和标注，可直接用于情感分析模型的训练和评估。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究。
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、文本挖掘和情感分析领域的学术研究，如情感极性分析、主题建模、观点挖掘等。
行业应用：可为媒体、市场研究机构、社交媒体分析平台提供数据支持，用于舆情监测、品牌声誉分析、市场趋势预测等。
决策支持：支持政府部门、企业进行政策制定、市场策略优化、风险预警等。
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深入理解文本情感分析的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的情感表达规律，以及构建情感分析模型，从而实现对新闻内容的自动分类和情感倾向判断。
