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行业洞察
国内&国际新闻,多维度新闻分析增强数据集 2025-05-05 23:19:43

150 27

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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