政治新闻文本分类数据集PoliticalNewsTextClassificationDataset-manjunathgb
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 文本分类, 政治新闻, 机器学习, 自然语言处理, 情感分析, 新闻语料库, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自互联网的新闻文章数据，记录了政治新闻的标题、正文内容及其对应的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态新闻语料数据集。
地理范围：数据来源可能涵盖全球范围，但具体新闻内容集中于特定政治事件和人物。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（文章序号）、“title”（文章标题）、“text”（文章正文）和“label”（分类标签）四个字段，适用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，便于文本处理和分析。数据已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于文本分类、情感分析和自然语言处理等领域的研究。
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、文本情感分析、主题建模等学术研究，以及自然语言处理领域的模型训练与评估。
行业应用：为新闻媒体、社交媒体分析平台提供数据支持，尤其在舆情监测、内容推荐、新闻摘要等方面具备实用性。
决策支持：支持政治风险评估、市场趋势分析和公共政策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分类和情感分析方法。
此数据集特别适合用于探索新闻标题和正文内容与政治立场、情感倾向等之间的关系，帮助用户构建新闻分类模型、提升舆情分析的准确性。
