政治新闻文本主题分类数据集PoliticalNewsTextTopicClassificationDataset-datadmg
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 政治, 文本分类, 主题识别, 舆情分析, 自然语言处理, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文章数据，记录了新闻文章的文本内容及其对应的主题信息，适用于文本主题分类、舆情分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为新闻文本的静态语料库。
地理范围：数据来源未明确，但内容涉及国际政治、社会热点等多个领域。
数据维度：数据集包含多个字段，如“Meta Description”（元描述）、“H1-1”、“H1-2”、“H2-1”、“H2-2”（标题与副标题）、“categories 1”、“categories 2”、“categories 3”（分类标签）以及“keyword”（关键词）。
数据格式：CSV格式，文件名为tempdelcsv，便于进行文本分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于新闻网站，已进行初步的结构化处理，提取了文章的核心内容和主题信息。
该数据集适合用于新闻文本分类、主题识别、情感分析等领域的研究，以及构建文本挖掘和自然语言处理模型。
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：适用于政治新闻、社会舆情等领域的研究，例如主题建模、情感分析、新闻摘要生成等。
行业应用：为新闻媒体、社交媒体分析平台提供数据支持，用于内容推荐、舆情监控、市场分析等。
决策支持：支持政府部门、企业机构等进行舆情监测，辅助决策制定和风险评估。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解文本分类与主题识别。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的结构化信息与主题之间的关系，有助于构建高效的文本分类模型，提升信息检索和内容理解的准确性。
