政治新闻文本情感分析数据集PoliticalNewsTextSentimentAnalysis-indhirasivasakthij
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, 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政治新闻文章，记录了新闻标题、正文内容、主题、发布日期以及情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但从新闻内容推测，涵盖了特定时期内的政治事件。
地理范围：数据主要关注美国政治，涉及国内政治议题。
数据维度：包括“title”（标题）、“text”（正文）、“subject”（主题）、“date”（日期）和“label”（情感标签）五个字段，其中“label”字段通常用于指示新闻的情感极性或类别。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_news.csv，便于文本处理和分析。
数据来源：数据来源于新闻网站，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、主题建模等自然语言处理任务。
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：适用于政治学、传播学、新闻学等领域的学术研究，如政治立场分析、舆情监测、新闻内容分类等。
行业应用：为媒体、市场调研机构、政府部门提供数据支持，用于监测公众情绪、评估政策影响、分析新闻传播规律等。
决策支持：支持政府和企业在制定决策时，了解公众对相关政策和事件的反应，进行风险评估和舆情管理。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践文本分析、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的情感倾向与政治主题之间的关系，帮助用户实现对政治事件的深入理解和分析。
