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结构化数据
国内&国际新闻,多维度新闻分析增强数据集 2025-05-05 23:19:43

197 28

数据集名称:多维度新闻分析增强数据集
数据集格式:

主数据集:.json文件集合
预览文件:
.xlsx 表格

数据集内容:

本数据集是为训练新闻分析AI与信息处理系统设计的多维度结构化语料库。数据覆盖国内国际双重视角的新闻事件,包含政治、经济、科技、社会民生等全方位领域,适用于自然语言处理模型训练、舆情分析系统开发、事件脉络可视化工具构建等多种场景。

数据集字段描述:

标题:新闻原标题,精确概括核心事件
类别:国际/国内双标签分类
内容:完整的新闻正文文本
内容长度:文本字符数统计
段落数:正文段落划分统计
关键词:通过TextRank算法提取的TOP5关键词
实体集合:识别的命名实体及其类型(人物/地点/组织等)
时间标记:新闻中提取的重要时间节点
情感倾向(可扩展字段):待填充的情感分析标签
摘要(可扩展字段):待填充的新闻概要文本

新闻分类维度:

本数据集通过多维度标签体系构建知识框架:

  1. 地域分类:国内/国际双标签体系
  2. 主题分类(可扩展):政治外交经济贸易科技创新社会民生军事安全生态环境文体教育
  3. 时效性分级:通过时间标记密度评估事件时效强度
  4. 实体网络:构建人物-组织-地点关联图谱

应用场景:

  1. 智能新闻聚合:实现自动化的新闻分类与专题聚合
  2. 舆情分析系统:通过实体识别与情感分析监测社会热点
  3. 事件脉络分析:基于时间标记构建事件发展时间线
  4. 知识图谱构建:建立政治经济实体关系网络
  5. 多语言新闻生成:基于结构化数据生成多语种新闻简报
  6. 媒体影响力评估:通过内容特征分析报道倾向性

数据集规模与质量:

数据量:包含4000+条精选新闻,覆盖2年时间跨度
数据深度:每条新闻包含8+个分析维度特征
质量保障:经过双重清洗校验,实体识别准确率>92%
扩展性:保留原始文本与结构化数据的双轨存储格式

适用用户:

• 媒体与舆情监测机构
• 自然语言处理研发团队
• 社会科学研究人员
• 政府政策分析部门
• 跨国企业战略规划团队

本数据集通过深度结构化处理,将原始新闻转化为可追溯、可分析、可扩展的AI友好型数据资源,为新闻领域的人工智能应用提供多维度分析基础。


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结构化数据
第五次全国人口普查数据集【指标】 2024-09-06 17:47:10

524 34

       本数据集来源于第五次全国人口普查,提供了2000年全国各乡镇层面的人口统计数据。数据集涵盖了多项关键指标,包括常住人口数量、城镇人口数量、城镇化率、性别分布(男性和女性)、男女比例、少数民族比例、家庭户数、家庭人口数量以及平均户规模等。这些数据以Excel(xlsx)格式存储,旨在为研究者、政策制定者以及各类分析人员提供详尽且易于处理的数据资源。

       数据集特色:

      • 历史时间点:2000年(第五次全国人口普查)
      • 地理精细度:覆盖全国乡镇
      • 数据格式:Excel(xlsx)
      • 核心指标:常住人口、城镇人口、城镇化率、性别比、少数民族比例、家庭规模
      • 应用领域:社会经济研究、城市规划、公共政策评估、人口动态分析

       通过本数据集,用户可以获得2000年时全国乡镇人口结构的全面视图,这对于理解和分析过去二十年间的人口变迁、城乡发展差异以及社会经济发展趋势具有重要价值。数据集不仅可以作为学术研究的基础资料,还可以为企业和政府机构提供制定政策和规划的依据。


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结构化数据
第六次全国人口普查数据集【指标】 2024-09-06 17:42:53

616 11

       该数据集来源于第六次全国人口普查,提供了详细的乡镇级人口统计数据。数据集涵盖了全国各乡镇的人口分布情况,包括常住人口数量、城镇人口数量、城镇化率、性别分布、男女比例、少数民族比例、家庭户数、家庭人口数量以及平均户规模等重要指标。这些信息以Excel(xlsx)表格的形式存储,旨在为用户提供全面的人口结构视图,以便进行深入分析和研究。

       数据集特点:

      • 地理覆盖:全国乡镇级别
      • 数据格式:Excel(xlsx)
      • 指标内容:常住人口、城镇人口、城镇化率、性别分布、男女比例、少数民族比例、家庭户数、家庭人口数量、户规模
      • 应用场景:人口统计分析、城乡发展研究、社会经济规划、政策制定依据等

       通过本数据集,研究人员和政策制定者可以深入了解我国乡镇层面的人口结构特征和发展状况。这对于评估公共服务需求、规划基础设施建设、制定相关政策等方面具有重要的参考价值。数据集不仅支持学术研究,还为企业和政府部门提供了宝贵的数据支持。


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