政治新闻文本情感分析数据集PoliticalNewsTextSentimentAnalysis-mayankpatel026
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 情感分析, 文本分类, 政治, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文本数据，记录了政治新闻文章的标题、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，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据涵盖全球范围内的政治新闻事件，侧重于对特定政治人物和事件的报道。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（原始索引）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）、“label”（新闻标签，具体标签含义未知）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，适用于文本分析和情感分类任务。数据已进行初步整理，适合直接用于模型训练。
该数据集适合用于政治新闻的情感分析、主题建模以及文本分类等研究。
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、情感分析、文本挖掘、舆情分析等领域的学术研究，例如政治观点倾向性分析、新闻事件主题识别等。
行业应用：可以为媒体行业、市场调研公司、社交媒体分析平台提供数据支持，用于舆情监控、内容推荐、用户画像分析等。
决策支持：支持政府机构、政治组织、企业等进行舆情监测与决策支持，辅助制定有效的公共关系策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解文本数据处理与分析。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的情感表达规律，以及利用机器学习模型进行情感分类和主题识别，从而辅助决策者进行信息分析和策略制定。
