jganzabalseenka/stop_phrases_train_166396_assets

该数据集包含新闻文章的相关信息，字段包括资产ID、中文标题、媒体来源、影响力评分、发布日期、本地开始时间、实体信息（包括经过整理的实体和原始实体）、预测的实体时间、关键词、预测的关键词时间、截断文本、标题和文本的组合、预测延迟、完整文本等。数据集主要用于新闻内容的分析和处理，可能涉及实体识别、关键词提取、文本分析等NLP任务。This dataset contains information related to news articles, including fields such as asset ID, Chinese title, media source, impact score, publication date, local start time, entity information (including curated entities and raw entities), predicted entity time, keywords, predicted keyword time, truncated text, combination of title and text, prediction delay, full text, etc. The dataset is primarily used for the analysis and processing of news content, potentially involving NLP tasks such as entity recognition, keyword extraction, and text analysis.

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征列表:

  • asset_id: 整数类型
  • title_ch: 字符串类型
  • media: 字符串类型
  • impact: 整数类型
  • pub_date: 时间戳类型
  • start_time_local: 时间戳类型
  • entities_curated: 字符串序列类型
  • entities: 字符串序列类型
  • predicted_at_entities: 时间戳类型
  • entities_raw_transformers: 列表类型
    • entities: 列表类型
      • end: 整数类型
      • entity_group: 字符串类型
      • score: 浮点数类型
      • start: 整数类型
      • word: 字符串类型
    • text: 字符串类型
  • entities_transformers: 字符串序列类型
  • title: 字符串类型
  • text: 字符串类型
  • keywords: 字符串序列类型
  • predicted_at_keywords: 时间戳类型
  • truncated_text: 字符串类型
  • title_and_text: 字符串类型
  • prediction_delay_predictions: 浮点数类型
  • prediction_delay: 浮点数类型
  • full_text: 字符串类型
  • __index_level_0__: 整数类型

• 数据分割:

  • train:
    • 字节数: 2368614650
    • 样本数: 166396

• 下载大小: 1281401661 字节

• 数据集大小: 2368614650 字节

配置信息

• 配置名称: default
  • 数据文件路径: data/train-*

数据集URI

• news_2023-11-01_24hs
• news_2023-11-02_24hs
• news_2024-04-01_24hs
• news_2024-04-02_24hs
• news_2024-05-01_24hs
• news_2024-05-02_24hs
• news_2024-05-20_24hs
• news_2024-05-21_24hs
• news_2024-06-01_24hs
• news_2024-06-02_24hs
• news_2024-06-04_24hs
• news_2024-06-05_24hs

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在新闻文本挖掘领域，数据集的构建往往依赖于大规模新闻语料的系统化采集与处理。本数据集通过整合多个特定日期的新闻源，如'news_2023-11-01_24hs'至'news_2024-06-05_24hs'，构建了一个包含166,396条样本的训练集。每条样本均经过结构化处理，涵盖了资产标识、中英文标题、媒体来源、影响力评分、发布时间及实体识别等多维度特征，并利用先进的自然语言处理技术对文本进行实体抽取与关键词预测，确保了数据在时序与内容上的丰富性与一致性。

使用方法

针对新闻文本挖掘任务，该数据集适用于多种机器学习与自然语言处理应用。研究者可基于'text'与'title'字段进行文本分类或情感分析，利用'entities'与'keywords'序列构建知识图谱或事件检测模型。预测延迟字段如'prediction_delay_predictions'可用于时序预测研究，而实体识别结果（如'entities_raw_transformers'中的位置与置信度）支持命名实体识别模型的训练与评估。数据集以标准分割形式提供，用户可通过加载训练集直接进行模型训练，并依据时间戳字段实现跨时段的数据切片与验证。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理与新闻媒体分析领域，精准识别文本中的停止短语对于提升信息检索与内容理解效率至关重要。数据集jganzabalseenka/stop_phrases_train_166396_assets由研究人员或机构于近期构建，聚焦于从多源新闻数据中提取实体、关键词及时间特征，以应对新闻文本中冗余或无关短语的过滤挑战。该数据集通过整合2023年至2024年的新闻条目，涵盖了丰富的时序与语义信息，旨在支持自动化内容摘要、事件追踪及信息质量评估等核心研究问题，为新闻分析与语言模型优化提供了关键数据基础。

当前挑战

该数据集致力于解决新闻文本中停止短语识别与过滤的领域挑战，涉及实体消歧、时序一致性维护及多语言内容处理等复杂任务。在构建过程中，面临数据来源异构性、实体标注准确性以及大规模时序数据同步的困难，需平衡新闻动态性与模型预测延迟之间的张力。此外，特征工程如实体序列与关键词提取的自动化流程，对数据清洗与标准化提出了较高要求，增加了数据集构建的技术复杂度。

常用场景

经典使用场景

在新闻文本分析与自然语言处理领域，该数据集以其丰富的多语言新闻条目和结构化实体标注，为研究者提供了探索文本语义理解的宝贵资源。其经典使用场景聚焦于训练和评估命名实体识别模型，通过精准标注的实体序列与原始文本的对应关系，支持模型学习从新闻标题和正文中自动抽取出人名、组织名等关键信息，进而深化对新闻内容的结构化解析能力。

解决学术问题

该数据集有效应对了新闻文本中实体识别与关键词提取的学术挑战，通过提供大规模、带时间戳的新闻样本，助力解决动态语境下实体消歧与关系挖掘的难题。其意义在于推动了时序感知的自然语言处理研究，使学者能够分析新闻事件的演变轨迹与影响力扩散模式，为信息传播学与计算社会科学提供了实证基础。

实际应用

在实际应用层面，该数据集可服务于智能新闻聚合系统与舆情监测平台，通过自动化实体抽取与关键词分析，实现对海量新闻内容的快速分类与趋势预测。媒体机构与政策研究部门可借助其时间序列特征，追踪特定事件的报道脉络与公众关注度变化，从而优化内容推荐策略或预警潜在的社会风险。

数据集最近研究

最新研究方向

在新闻文本分析与自然语言处理领域，该数据集凭借其丰富的时序新闻条目与结构化实体标注，正推动事件影响力预测与传播动态建模的前沿探索。研究者们聚焦于整合媒体特征、实体演化与预测延迟等多维信号，构建端到端的新闻事件影响力评估框架，以精准捕捉突发事件的舆论扩散轨迹。这一方向紧密关联虚假信息检测与舆情监控的热点议题，为自动化新闻价值评估与风险预警系统提供了关键数据支撑，对提升公共信息治理效能具有显著意义。