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20_Newsgroups_Dataset(20个新闻组数据集)

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简介：
20_Newsgroups_Dataset包含大约两千篇文章，覆盖了20个不同的讨论主题。这个数据集广泛用于文本挖掘和机器学习研究中，尤其适用于分类任务。 20_Newsgroups数据集是一个广泛使用的文本分类数据集，包含大约两千篇文章，这些文章来自不同的新闻组。每个文档都附有一个类别标签，代表它所属的讨论小组。这个数据集常用于测试各种机器学习算法在多类分类任务中的性能。

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  • 20_Newsgroups_Dataset(20个新闻组数据集)
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    20_Newsgroups_Dataset包含大约两千篇文章，覆盖了20个不同的讨论主题。这个数据集广泛用于文本挖掘和机器学习研究中，尤其适用于分类任务。 20_Newsgroups数据集是一个广泛使用的文本分类数据集，包含大约两千篇文章，这些文章来自不同的新闻组。每个文档都附有一个类别标签，代表它所属的讨论小组。这个数据集常用于测试各种机器学习算法在多类分类任务中的性能。
     
  • 20-Newsgroups-文本分类：基于Python和20个新闻组数据集的实现...
    优质
    本项目利用Python在20-Newsgroups数据集上进行文本分类研究，探索不同机器学习算法的表现，并优化模型以提高分类准确性。 20个新闻组文本分类本笔记本包含使用数据集、实现文本分类的方法以及利用库进行模型解释的内容。该笔记本附有一篇相关博客文章。
     
  • 20类新闻文本数据集（含20万+数据，内容全面）
    优质
    本数据集包含超过20万条记录，覆盖20种类别的新闻文本，广泛涵盖各类主题与事件，为研究和开发提供全面支持。 我们有20万篇新闻文本数据，涵盖了各类主题。每篇文章包含标题、正文、关键字和爬取链接，并且分为20个类别，种类非常齐全。
     
  • 20-Newsgroups文本分类：使用Python和多项式朴素贝叶斯进行“20个新闻组”数据集分析...
    优质
    本项目运用Python语言及多项式朴素贝叶斯算法对20个新闻组数据集展开深度分析，旨在提升文本分类的准确性与效率。 在Python中使用多项朴素贝叶斯进行“20个新闻组”数据集的文本分类。
     
  • Spark 20 新闻组数据集上的朴素贝叶斯与 TF-IDF 源码实现
    优质
    本项目提供在Spark 20新闻组数据集中应用TF-IDF和朴素贝叶斯分类算法的源代码，旨在展示文本处理及机器学习模型的实际操作。 为了使用 Apache Spark 和斯坦福 NLP 工具实现 TF-IDF 加朴素贝叶斯分类器，请按照以下步骤操作： 1. 克隆代码仓库并进入其中。 2. 运行 `sbt assembly` 命令来构建一个包含所有依赖的单个 jar 文件（称为 uber jar）。 3. 在命令行中，从 repo 的根目录运行： ``` spark-submit --class com.brokendata.NaiveBayesSpark target/scala-2.10/spark20newsgroup-assembly-1.0.jar ``` 确保已安装 Apache Spark 并将其添加到您的 $PATH 中。您可能还需要创建一个名为 `$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf` 的配置文件，并加入以下内容： ``` spark.executor.memory 3g spark.driver.memory 4g ```
     
  • 20news新闻数据集
    优质
    20news新闻数据集包含来自20个不同主题类别的文档，是文本分类任务中的常用测试平台，广泛应用于自然语言处理研究领域。 20news是一个英文新闻数据集，包含20个类别共20000篇新闻文档，可用于进行文档分类和自然语言处理等任务。
     
  • NLPCC2016新闻数据集-数据集版
    优质
    本数据集为NLPCC2016会议提供的新闻文本集合，旨在支持自然语言处理任务的研究与开发。包含多种类型的中文新闻文章，适用于训练和评估相关算法模型。 NLPCC2016 数据集与流行的新闻数据集不同，它包含更多来自新浪微博的非正式文本。该数据集包括文件 NLPCC2016 新闻数据集_datasets.txt 和 NLPCC2016 新闻数据集_datasets.zip。
     
  • 新闻类别数据集 - 数据集
    优质
    该新闻类别数据集包含了多种类别的新闻文章，旨在为文本分类、自然语言处理等研究提供丰富的训练和测试资源。 该数据集包含大约20万条从HuffPost获取的新闻头条，时间跨度为2012年至2018年。利用这个数据集训练的模型可以用来识别未分类新闻文章的标签或辨别不同新闻文章中使用的语言类型。数据文件名为News_Category_Dataset_v2.json。
     
  • 财经新闻数据分析集，财经新闻数据分析集
    优质
    《财经新闻数据分析集》是一部汇集了各类财经新闻的数据分析著作，深入剖析全球经济趋势与市场动态。 财经新闻分析数据集是研究金融市场动态、预测经济走势及辅助投资决策的重要工具。这类数据集通常包含大量的新闻文章、报道与公告等内容，涵盖全球主要的股票、债券、商品以及外汇市场等信息，并经过精心整理以便进行语义分析，为金融科技（Fintech）领域提供了丰富的研究素材。 例如，“fintech训练营”这一文件可能包含了各种财经新闻文本数据及对应的真实市场反应，如股价变动和交易量变化。这样的数据集有助于机器学习模型理解新闻事件与金融市场波动之间的关系，并构建出预测模型以支持投资者决策。比如，正面报道可能会预示公司股价上涨而负面报道可能导致股价下跌；通过训练模型可以更准确地捕捉这种关联性。 “fintech复赛赛题”文件名暗示这是一份竞赛性质的数据集，用于某项金融科技比赛的决赛阶段。参赛者需要利用这些数据进行深度学习或自然语言处理（NLP）的任务，如情感分析、主题建模或者事件提取等任务以提高对财经新闻的理解能力，并进一步提升金融产品和服务的智能化水平。 在财经新闻分析中涉及的关键知识点包括： 1. **语义分析**：通过自然语言处理技术来理解并提取文本中的关键信息，比如公司业绩、政策变化和市场预期。 2. **情感分析**：判断报道的情绪倾向（正面、负面或中立），这对于量化市场情绪至关重要。 3. **事件抽取**：识别新闻中的特定事件如并购活动、财报发布以及高管变动等，并了解这些事件对金融资产价格的影响。 4. **时间序列分析**：结合新闻发布的时间和金融市场数据，以研究其短期及长期的影响力规律。 5. **机器学习模型**：使用LSTM或Transformer等模型训练新闻与市场反应之间的预测关系。 6. **大数据处理技术**：由于财经新闻的数据量庞大，因此需要高效的数据处理技术和存储解决方案，如Hadoop和Spark系统来应对挑战。 7. **可视化技术**：将分析结果以图表形式展示给投资者以便他们直观理解复杂数据间的关联性。 综上所述，财经新闻分析数据集在金融科技中扮演着重要角色。它不仅促进了金融领域的技术创新，还为投资者提供了更加科学与智能的决策依据；通过对这些数据集进行深入研究和应用，我们有望迎来一个更智慧化的金融市场未来。