新闻摘要生成数据集NewsSummarizationDataset-ghani86
数据来源：互联网公开数据
标签：文本摘要, 自然语言处理, 新闻文章, 深度学习, 机器翻译, 文本生成, 语料库, 摘要模型
数据概述：
该数据集包含来自多个新闻来源的文章及其对应的摘要，旨在用于训练和评估新闻摘要生成模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但内容涵盖了各类新闻事件，可视为一个涵盖较长时间范围的语料库。
地理范围：数据来源于全球新闻报道，涵盖了国际、国内等多个地区的新闻事件。
数据维度：数据集包含新闻标题（headlines）、新闻正文（text）以及摘要（abstract）等多个关键字段。
数据格式：主要以CSV、JSON和.story文件格式提供，CSV文件便于数据读取和处理，JSON文件包含模型配置文件，.story文件可能包含原始新闻文章或其他相关内容。
来源信息：数据来源于网络爬取，可能整合了多个新闻网站的公开数据。已进行初步处理，如分词、清洗等，但具体处理细节未知。
该数据集适合用于新闻摘要生成、文本摘要、信息检索等相关研究，以及深度学习模型的训练与评估。
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、机器翻译等领域的学术研究，如摘要生成模型的改进、不同摘要算法的比较等。
行业应用：为新闻媒体、内容聚合平台、智能助手等提供数据支持，用于自动化新闻摘要、文章推荐、信息检索等。
决策支持：支持信息过载环境下的决策制定，帮助用户快速获取关键信息。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解文本摘要技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文章的自动摘要，提升信息获取效率，并构建智能化的信息服务系统。
