政治新闻文本情感分析数据集PoliticalNewsTextSentimentAnalysis-rishikashili
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 新闻文本, 政治评论, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注, 印度语
数据概述：
该数据集包含来自互联网的政治新闻文本，记录了文本内容及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料。
地理范围：数据来源未明确，但包含英语和印度语文本，可能涉及全球范围内的政治新闻。
数据维度：包括“text”（原始文本）、“label”（情感标签，可能为0代表负面情感，1代表正面情感，具体含义需结合上下文分析）、“processed_text”（预处理后的文本）、“pos_tags”（词性标注结果）、“lemmatized_text”（词形还原后的文本）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为final_lemmatized_output.csv，方便进行文本分析和机器学习建模。
该数据集适用于情感分析、文本分类、自然语言处理等研究领域。
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：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如政治新闻情感分析、观点挖掘等。
行业应用：可以为新闻媒体、社交媒体分析平台提供数据支持，用于舆情监测、内容推荐、用户行为分析等。
决策支持：支持政府部门、企业进行市场调研、政策评估、风险预警等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索政治新闻文本的情感表达规律，帮助用户构建情感分析模型、提升文本理解能力。
