政治新闻文本分类数据集PoliticalNewsTextClassificationDataset-aellatif
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 政治, 文本分类, 自然语言处理, 舆情分析, 机器学习, 标题, 正负情感
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的数据，记录了政治新闻的标题、正文和对应的分类标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态新闻语料。
地理范围：数据来源于全球新闻媒体，内容涉及政治、时事等。
数据维度：包括“URLs”（新闻链接）、“Headline”（新闻标题）、“Body”（新闻正文）和“Label”（分类标签）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于文本处理和分析。数据来源于新闻网站，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于文本分类、情感分析和主题建模等研究。
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：适用于政治新闻分析、舆情监测等学术研究，例如情感分析、主题发现和观点挖掘。
行业应用：为媒体、政府部门和市场研究机构提供数据支持，尤其在新闻内容分类、热点话题追踪和政治风险评估方面。
决策支持：支持政府部门和社会组织进行舆情分析，辅助制定政策和应对突发事件。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和新闻传播学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析方法。
此数据集特别适合用于探索新闻标题与正文之间的关系、分析不同政治观点的情感表达，并构建新闻分类模型。
