新闻主题建模数据集NewsArticlesforTopicModellingDataset-aasthavashist
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分析，主题建模，数据集，文本挖掘，自然语言处理，机器学习，数据分析，信息检索
数据概述： 该数据集包含来自多个新闻源的新闻文章数据，记录了各类新闻主题和内容。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的新闻源，包括中国，美国，欧洲等。
数据维度：数据集包括新闻文章的标题，正文，发布日期，来源，类别等变量。文本内容涵盖政治，经济，科技，文化等多个领域。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本处理和分析。
来源信息：数据来源于多个新闻网站和公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于新闻主题建模，文本挖掘和自然语言处理等领域的研究和应用，特别是在新闻分类，主题发现等任务中具有重要价值。
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：适用于新闻主题建模，文本分类，情感分析等学术研究，如新闻主题的演变，热点话题的识别等。
行业应用：可以为新闻媒体，舆情监测机构等提供数据支持，特别是在新闻分类，主题提取和趋势分析方面。
决策支持：支持新闻内容的自动分类和主题发现，帮助媒体机构和研究人员制定更好的内容策略和报道方向。
教育和培训：作为自然语言处理，数据科学及新闻学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本挖掘和主题建模技术。
此数据集特别适合用于探索新闻内容的主题分布与趋势，帮助用户实现新闻分类，主题发现和舆情分析等目标，为新闻研究和媒体运营提供数据支持。
