新闻文章情感分析与偏见检测数据集NewsArticlesSentimentAnalysisandBiasDetection-biswasangela
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文章, 情感分析, 偏见检测, 文本分类, 自然语言处理, 舆情分析, 机器学习, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自网络新闻的文章，记录了文章的文本内容、发布信息以及标注的偏见标签，用于情感分析和偏见检测等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集中文章的发布时间集中在2016年10月。
地理范围：数据集中的新闻文章来源多样，未限定具体地理范围，但主要为英文新闻。
数据维度：数据集包括多个字段，如“author”（作者）、“published”（发布时间）、“title”（标题）、“text”（正文）、“language”（语言）、“site_url”（网站链接）、“main_img_url”（主要图片链接）、“type”（文章类型）、“label”（标签，表示文章是否真实或存在偏见）、“title_without_stopwords”（去除停用词后的标题）、“text_without_stopwords”（去除停用词后的正文）、“hasImage”（是否有图片）。
数据格式：CSV格式，文件名为news_articles.csv，方便进行文本处理和分析。
来源信息：数据来源于互联网新闻文章，并已进行标注和预处理，如去除停用词等，方便直接用于模型训练。
该数据集适合用于新闻文章的情感分析、偏见检测以及相关领域的文本分类和自然语言处理研究。
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、情感分析、偏见检测等领域的学术研究，如研究新闻文章中的情感倾向、识别文章中的偏见等。
行业应用：可以为新闻媒体、社交媒体平台提供数据支持，用于内容审核、舆情监控、用户行为分析等。
决策支持：支持企业和机构进行市场调研、品牌声誉管理和风险评估，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析等课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解和实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文章中的情感表达与偏见模式，帮助用户构建情感分析模型、提高内容审核效率，并深入理解新闻传播中的信息传播规律。
