摘要：该数据集用于研究模型能否在不读取新闻正文和标题的情况下，仅根据新闻封面图片判断整篇报道的情感倾向。
数据集概述
该数据集用于研究模型能否在不读取新闻正文和标题的情况下，仅根据新闻封面图片判断整篇报道的情感倾向。数据集包含10,000篇新闻文章的封面图片，新闻来源覆盖BBC、路透社、纽约时报、卫报、CNN和福克斯新闻等媒体，相关内容通过GDELT收集，情感标签则根据文章文本由Gemini 2.5 Flash Lite生成。
数据结构与关键特征
数据集由images、texts和metadata.csv三部分组成。images目录存放新闻封面图片，texts目录保存对应的新闻文本，metadata.csv用于关联图像、文本、新闻来源及情感标签等信息。图像涵盖经济、医疗、政治、灾害、科技和社会事件等多种新闻主题，可通过人物表情、场景氛围、色彩和构图推断报道倾向。由于标签由大模型根据文章文本自动生成，使用时需要注意潜在的标签噪声与模型偏差。
应用价值与研究方向
该数据集可用于新闻图像正负面二分类、连续情感得分回归、情绪基调与情感倾向多标签预测，以及图像和文章文本联合建模的多模态情感分析。研究人员还可以探索视觉线索与新闻叙事之间的关系，分析媒体选图偏好及不同新闻来源的视觉框架差异，并用于训练新闻推荐、内容审核、舆情分析和跨模态新闻理解模型。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-627
文件大小：150M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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