政治新闻文本情感分析数据集PoliticalNewsTextSentimentAnalysis-shivibansal
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 情感分析, 政治, 文本分类, 机器学习, 自然语言处理, 舆情分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自新闻媒体的文章标题、正文和情感标签，记录了与政治相关的文章内容及其情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了全球范围内的政治新闻事件和观点。
数据维度：包括文章标题（title）、正文（text）和情感标签（label）三个字段，其中情感标签用于指示文章的情感倾向。
数据格式：CSV格式，文件名为newscsv，方便文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于新闻网站和社交媒体，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于政治新闻文本的情感分析、舆情监控和观点挖掘等研究。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘和政治学领域的学术研究，如情感极性分析、主题建模、观点挖掘等。
行业应用：可以为媒体、市场研究机构和政府部门提供数据支持，特别是在舆情监控、政策分析和危机公关等方面。
决策支持：支持决策者了解公众对政治事件的看法，辅助制定有效的沟通策略和政策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和数据科学课程的案例，帮助学生和研究人员理解情感分析和文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索政治新闻文本的情感分布和变化趋势，帮助用户构建情感分析模型、优化舆情监控系统。
