論文の概要: MN-DS: A Multilabeled News Dataset for News Articles Hierarchical Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12061v2
• Date: Sun, 19 Mar 2023 12:10:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 00:49:30.858356
• Title: MN-DS: A Multilabeled News Dataset for News Articles Hierarchical Classification
• Title（参考訳）: mn-ds:ニュース記事階層分類のためのマルチラベルニュースデータセット
• Authors: Alina Petukhova, Nuno Fachada
• Abstract要約: この記事では、2019年1月1日から12月31日までに収集された階層的なニュースカテゴリを持つ10,917のニュース記事のデータセットを示す。 記事は17の第一級と109の第二級の階層的な分類に基づいて手動でラベル付けした。 このデータセットは、トピック毎にニュース記事を自動的に分類するマシンラーニングモデルをトレーニングするために使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article presents a dataset of 10,917 news articles with hierarchical news categories collected between January 1st 2019, and December 31st 2019. We manually labelled the articles based on a hierarchical taxonomy with 17 first-level and 109 second-level categories. This dataset can be used to train machine learning models for automatically classifying news articles by topic. This dataset can be helpful for researchers working on news structuring, classification, and predicting future events based on released news.
• Abstract（参考訳）: 本稿は、2019年1月1日から12月31日までに収集された階層的なニュースカテゴリを持つ10,917のニュース記事のデータセットを示す。 17の1次分類と109の2次分類の階層分類に基づいて,手作業で記事を分類した。 このデータセットは、ニュース記事を自動的にトピック別に分類する機械学習モデルのトレーニングに使用することができる。 このデータセットは、リリースされたニュースに基づいて、ニュース構造化、分類、将来のイベントを予測する研究者に役立つ。

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