政治新闻文本分类数据集PoliticalNewsTextClassification-reyhanbayraktar
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, 情感分析, 土耳其语, 机器学习, 自然语言处理, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自新闻报道的土耳其语文本，记录了不同政治新闻的分类信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据主要来源于土耳其及相关地区的政治新闻报道。
数据维度：包括“words”（词语列表，经过预处理的词干化文本）和“haber”（原始新闻文本，已进行词干化处理）以及“sinif”（新闻类别标签，如“Siyaset”等）。
数据格式：CSV格式，文件名为StemmedData.csv，便于文本分析和机器学习任务。
来源信息：数据来源于新闻报道，并经过词干化处理，以提取核心词汇。
该数据集适合用于文本分类、情感分析等自然语言处理任务，以及政治新闻领域的分析研究。
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、情感分析、文本分类等研究，以了解政治观点和公众情绪。
行业应用：为媒体、政府机构、市场研究公司提供数据支持，特别是在政治风险评估、舆情监控、内容推荐等方面。
决策支持：支持决策者了解公众观点，评估政治事件的影响，并制定相应的策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、政治学等学科的实训数据，帮助学生和研究人员理解文本分类和情感分析的应用。
此数据集特别适合用于探索政治新闻的语义特征，构建文本分类模型，以及分析不同政治观点之间的关系，帮助用户进行深入的政治新闻分析和研究。
