政治新闻文本情感分析数据集PoliticalNewsTextSentimentAnalysisDataset-adesojialu
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：
该数据集包含来自网络新闻的文章数据，记录了文章的作者、发布时间、标题、正文内容、语言、网站链接、主要图片链接、文章类型、去除停用词后的标题、去除停用词后的正文、是否包含图片以及情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源的文章涵盖全球范围内的政治新闻。
数据维度：包括作者（author）、发布时间（published）、标题（title）、正文（text）、语言（language）、网站链接（site_url）、主要图片链接（main_img_url）、文章类型（type）、去除停用词后的标题（title_without_stopwords）、去除停用词后的正文（text_without_stopwords）、是否包含图片（hasImage）和情感标签（label）等字段。情感标签为二元分类，其中0代表负面情感，1代表正面情感。
数据格式：CSV格式，文件名为text_balanced_label_num.csv，便于文本分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于新闻网站和社交媒体，数据已进行清洗和标注。该数据集适合用于文本情感分析、观点挖掘和舆情分析。
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、社会科学等领域的研究，如情感极性分析、主题建模、观点挖掘等。
行业应用：可用于新闻媒体、社交媒体平台，进行用户情绪监测、舆情分析、内容推荐等。
决策支持：支持政府部门和企业进行公共事务管理、市场调研和风险预警。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生理解情感分析流程。
此数据集特别适合用于探索政治新闻文本的情感分布规律，帮助用户构建情感分析模型、提升舆情分析的准确度。
