新闻文本主题分类数据集NewsTextTopicClassification-liliyadav
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 新闻, 主题识别, 自然语言处理, 机器学习, 语料库, 文本分析, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自新闻报道的文本内容，记录了不同文章及其对应的主题分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集。
地理范围：数据来源于各类新闻报道，未限定具体地域。
数据维度：包括“Index”（文章唯一标识符）、“target”（文章主题类别）和“text”（文章正文内容）以及“Word Count”（文章字数统计）四个字段，适用于多分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为post_porcessing_in.csv，方便文本处理和模型训练。
该数据集适合用于新闻文本的主题分类、情感分析、关键词提取等研究。
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、文本挖掘等领域的学术研究，如新闻主题识别、情感分析、文本摘要等。
行业应用：为新闻媒体、内容推荐平台提供数据支持，特别是在自动化内容分类、个性化推荐、舆情分析等方面。
决策支持：支持企业进行市场分析、竞争情报收集和风险预警。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的内容特征与主题类别之间的关系，帮助用户实现自动化内容管理、提升信息检索效率。
