我能按日期范围搜索历史新闻吗？

是的，使用 published_at.min 和 published_at.max 参数来查询特定的日期范围。搜索特定一天、一周、一个月或一年的新闻。结合日期过滤器、关键词、类别和来源进行精确的历史研究。

我如何使用历史新闻进行趋势分析？

导出带有情绪评分的历史数据，以跟踪报道随时间的变化。分析各时期的主题频率、情绪转变和来源多样性。构建时间序列可视化图表，展示围绕事件、公司或行业的新闻叙事如何发展。

历史新闻数据是否适合机器学习训练？

当然可以。我们标记的历史数据包括情感标签、类别、主题和实体提取，非常适合训练 NLP 模型。使用我们精选的历史新闻语料库构建分类系统、情感分析器或命名实体识别模型。

我能分析一家公司在历史上的报道情况吗？

是的，跟踪任何公司随时间推移的新闻报道。分析情绪趋势、报道量、竞争对手提及和高管新闻。构建产品发布、收购或危机事件的历史时间表。对尽职调查、竞争情报和公司沟通非常有价值。

我如何导出大型历史数据集？

使用分页来迭代大型历史结果集。按日期范围分批导出，以获得可管理的文件大小。我们的 API 支持高效的大量检索。对于非常大的档案，请联系我们了解优化的批量数据交付选项。

我能从历史新闻中构建事件时间表吗？

是的，查询特定事件（选举、危机、产品发布）的历史新闻，以构建全面的时间表。按时间顺序排序并提取关键日期。我们的发布时间戳可根据新闻报道精确重建事件。

所有语言和国家是否都有历史数据？

我们维护覆盖多种语言和国家的历史档案。档案深度因来源和地区而异。主要新闻来源拥有更深入的档案。使用语言和国家过滤器进行查询，以探索特定地区的历史可用性。

超过6,000名开发者信赖

新闻文章历史与新闻空气污染指数

Last updated: May 30, 2026

使用World News API获取新闻文章的历史记录。我们的API为您提供来自世界各地数千个来源的最新新闻文章。以1998年至今的新闻文章为例。您可以按国家，语言，类别和许多其他过滤器获取新闻文章的历史记录。

实时新闻文章从 177 国家

在 60 语言

好处

新闻文章历史与新闻API

我们的新闻档案包含可追溯至数年前的文章，为研究、趋势分析和回溯测试提供广泛的历史覆盖。确切的日期范围因来源和类别而异。高级计划提供更深入的历史访问。使用日期过滤器查询以探索可用的历史数据。

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获取新闻文章历史国家

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和65 其他过滤器搜索历史文章

用例

发现可能性

我们的解决方案旨在帮助您实现目标。无论你是小企业还是大公司，我们都有适合你的解决方案。

回测

多年期事件研究

在多年的窗口期内运行事件研究，将带有日期的新闻与市场或行为数据配对。

Research

话语转变分析

研究问题、个人或公司在数月和数年的时间里报道的变化情况。

合规

披露审计跟踪

提取与披露审计窗口相关的过时报道，并保留发布商的来源。

新闻业

长尾调查

提取关于某人、组织或事件的深度存档报道，用于调查工作。

预测

模式匹配到过去的周期

将当前新闻模式与历史类似物进行比较，以提供情景规划信息。

诉讼

证据收集支持

检索带有来源元数据的过时文章，以支持诉讼证据收集工作流程。

特征

不要把时间浪费在复杂的功能上

复杂的功能变得简单。我们的API提供了一个简单的方法来访问来自世界各地的新闻文章。我们提供了一个简单、一致和易于使用的API来访问来自数千个来源的新闻文章。

新闻空气污染指数

以多种格式导出数据
行业监控
品牌监控
市场情报
风险管理
竞争情报
传媒监察
情绪分析
趋势分析
故事分组
预测社会趋势
多语言支持
观众参与
地理分析
实时突发新闻
历史数据访问
Custom News Feeds
News Aggregation
Content Filtering
超过50个集成

提取其他数据

工业界
地点
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机构名称
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Events
Disasters
Diseases
连结
媒体报道
Images & Videos
主题标签
作者
资料来源
重复检测
出版商排名
文章情感
Readability Score
Language Detection
和更多

分析

情绪分析
舆情分析
分类
财务分析
趋势分析
故事分组
内容摘要
实体识别
关键词提取
主题建模
事件检测
命名实体识别
文本分类
Controversy Detection
Trust Score Analysis
参与度指标
源偏差检测
质量排名
垃圾邮件检测
情绪检测

高级搜索

按地点搜寻
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布尔搜索
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范围查询
按作者搜索
按媒体类型搜索
按突发新闻搜索
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Last updated: 2s ago
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常见问题解答

: 我们的新闻档案包含可追溯至数年前的文章，为研究、趋势分析和回溯测试提供广泛的历史覆盖。确切的日期范围因来源和类别而异。高级计划提供更深入的历史访问。使用日期过滤器查询以探索可用的历史数据。
: 是的，使用 published_at.min 和 published_at.max 参数来查询特定的日期范围。搜索特定一天、一周、一个月或一年的新闻。结合日期过滤器、关键词、类别和来源进行精确的历史研究。
: 导出带有情绪评分的历史数据，以跟踪报道随时间的变化。分析各时期的主题频率、情绪转变和来源多样性。构建时间序列可视化图表，展示围绕事件、公司或行业的新闻叙事如何发展。
: 当然可以。我们标记的历史数据包括情感标签、类别、主题和实体提取，非常适合训练 NLP 模型。使用我们精选的历史新闻语料库构建分类系统、情感分析器或命名实体识别模型。
: 是的，跟踪任何公司随时间推移的新闻报道。分析情绪趋势、报道量、竞争对手提及和高管新闻。构建产品发布、收购或危机事件的历史时间表。对尽职调查、竞争情报和公司沟通非常有价值。
: 使用分页来迭代大型历史结果集。按日期范围分批导出，以获得可管理的文件大小。我们的 API 支持高效的大量检索。对于非常大的档案，请联系我们了解优化的批量数据交付选项。
: 是的，查询特定事件（选举、危机、产品发布）的历史新闻，以构建全面的时间表。按时间顺序排序并提取关键日期。我们的发布时间戳可根据新闻报道精确重建事件。
: 我们维护覆盖多种语言和国家的历史档案。档案深度因来源和地区而异。主要新闻来源拥有更深入的档案。使用语言和国家过滤器进行查询，以探索特定地区的历史可用性。