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新闻文章历史 与 新闻空气污染指数
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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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
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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。
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