Data Structure ?
27.62M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
ソーシャルメディアはインターネット上のすべてを占めつつあります。人々は最新のニュース、有用なリソース、人生のパートナーなどを手に入れています。ソーシャルメディアがニュース提供に大きな役割を果たす世界では、私たちの感情に影響を与えるニュースが野火のように広まることも知っておかなければなりません。見出しとタイトルに基づき、与えられた日付とソーシャルメディアプラットフォームに従って、それが人間の感情スコアにどのような影響を与えたかを予測しなければなりません。「SentimentTitle」と「SentimentHeadline」の列を予測しなければなりません。
内容
これはUCI機械学習リポジトリにある同じ名前のデータセットのサブセットです。
収集されたデータは、2015年11月から2016年7月までの8ヶ月間に関するもので、経済、マイクロソフト、オバマ、パレスチナという4つの異なるトピックに関する約10万件のニュース記事を対象としています。
データセット情報
各データセットの属性は以下の通りです。
- **IDLink（数値）：** ニュース記事の一意の識別子
- **Title（文字列）：** 公式メディアソースによるニュース記事のタイトル
- **Headline（文字列）：** 公式メディアソースによるニュース記事の見出し
- **Source（文字列）：** ニュース記事を掲載した元のニュース媒体
- **Topic（文字列）：** 公式メディアソースで記事を取得するために使用されたクエリトピック
- **Publish - Date（タイムスタンプ）：** ニュース記事の公開日時
- **Facebook（数値）：** ソーシャルメディアソースのFacebookによるニュース記事の人気の最終値
- **Google - Plus（数値）：** ソーシャルメディアソースのGoogle+によるニュース記事の人気の最終値
- **LinkedIn（数値）：** ソーシャルメディアソースのLinkedInによるニュース記事の人気の最終値
- **SentimentTitle：** タイトルの感情スコア。スコアが高いほど、影響が良いまたはポジティブな感情であり、逆もまた然りです。_(目標変数1)_
- **SentimentHeadline：** ニュース記事の見出しのテキストの感情スコア。スコアが高いほど、影響が良いまたはポジティブな感情です。_(目標変数2)_
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