SmarTag 智能标签
支持实时数据流News labels, relevance, sentiment, summaries (9 card tables).
按字段购买
45 个计价字段
挑选你需要的字段——下方按字段单独计价。
恰好等于各字段之和——既不加价,也不打折
按年预付 · 省 20% —— $47,152/年
ⓘ 可在下方字段列表中一次全选,加入清单后直接结算,即可获得整套。
实时交付需另行约定。
实时体验 SmarTag 智能标签。
将新闻标签直接接入您自己的系统,测试交付延迟、对接工作流程,并在签约前评估实时数据。
在 Matrix 之外 · 独立的实时数据流试用
选择所需字段并申请访问,无需先购买。
审批及连接准备完成后,由您激活数据流,届时才开始计算 7 天试用期。
数据尽调声明
- 时点数据: yes
- Carries the disclosure date; restatements preserved.
- 个人信息: public-names
- Individuals are named, as they appear in public filings or published news.
- 网页采集: yes
- Some content is collected from public websites, per each site's robots.txt.
- 生成式 AI: no
- No third-party generative AI is used; processing is proprietary ML/NLP.
The personal-data values are descriptive, not risk grades: no personal information in any dataset is collected from individuals; all of it is drawn from mandatory public company disclosure or already-published news.
以上为 ChinaScope 发布的声明。完整问卷见“尽职调查”标签页,需登录查看。
SmarTag 智能标签
smartag源数据News labels, relevance, sentiment, summaries (9 card tables).
每日源拼接 · 数据前沿 2026-11-07
字段说明
选择一张数据表,查看各字段的含义、数据类型和示例值。
news_info
数据表 · 共 9 张,选择其一
news_info
14 个字段 · 记录粒度(主键):newsid
| 字段 | 名称 | 类型 | 可空 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
operation | 变更标志(A/U/D) | 字符串 | 是 | 变更流标志,标记该行是新增(A)、更新(U)还是删除(D)一条文章记录,使订阅方可将数据作为增量变更流应用。SmarTag 新闻为仅追加,因此数据集中的每一行都是新增(A)。 |
newsid ·主键 | 新闻ID | 字符串 | 否 | 文章的唯一标识(一个数字型文章 id),也是本表的主键:每条新闻文章对应一行。所有标签表都引用该字段,因此它是将一篇文章关联到其公司、人物、产品、地区、概念、事件、行业及情感的连接键。 |
newstitle | 新闻标题 | 字符串 | 是 | 采集到的文章标题。几乎每篇文章都有值。 |
newstitle_cn | 新闻标题(中文) | 字符串 | 是 | 文章标题的中文形式。对于中文来源,与标题一致;当原文语言不同时,此字段给出中文译写。几乎每篇文章都有值。 |
newsts | 新闻时间戳(采集时间) | 时间戳 | 否 | 文章被采集并打标签的时间,用于截至(as-of)查询和免前视查询的时点锚点。取值范围为 2017-01-01 至当日;以该字段为每个标签定日期,可精确重建任一历史日期上可知的信息。 |
newsoriginalts | 原文发布时间 | 时间戳 | 是 | 来源报告的文章原文发布时间:区别于采集时间(新闻时间戳)。取值自 2017-01-01 起,几乎每篇文章都有值;当你需要真实的发布时刻、而非 SmarTag 摄入该文的时间时,使用此字段。 |
newsurl | 新闻链接 | 字符串 | 是 | 文章发布所在的网址。几乎每篇文章都有值。 |
newssource | 新闻来源 | 字符串 | 是 | 文章所来自的媒体或门户,例如 新浪网(Sina)、东方财富网(Eastmoney)、同花顺财经(Flush)、证券之星、金融界。共出现数千个不同来源;约 5.8% 的行为空。 |
newssummary | 新闻摘要 | 字符串 | 是 | 文章的简短摘要或导语段落。几乎每篇文章都有(空值低于 0.001%)。此为摘要/概要:完整正文是单独的产品,不属于 SmarTag。 |
whitelistflag | 白名单标志 | 整数 | 是 | 标记文章是否位于 SmarTag 精选的相关财经新闻白名单中:1 = 在白名单内(约占 90% 的文章),0 = 不在(约 10%)。筛选为 1 即可得到清洗后的财经新闻流。 |
newsextid | 外部新闻ID | 字符串 | 是 | 文章的外部来源标识(一个哈希值),用于对照来源数据流去重;约 5.4% 的行为空。 |
emotionindicator | 情感倾向(0/1/2) | 整数 | 是 | 文章级别的情感倾向:0 = 中性,1 = 正面,2 = 负面。请注意此映射:负面为 2 而非 0。在全部历史中,约 46% 的文章为正面,35% 为负面,20% 为中性。 |
emotionweight | 情感置信度权重 | 数值 | 是 | 情感标签的置信度权重,取值 0.33–1.0(中位数约 0.88):数值越高表示模型对判断越确定。可与情感标签配合使用,以剔除低置信度的分类。 |
emotiondetail | 情感三分类权重 | 字符串 | 是 | 完整的情感分解:模型在三个类别上各自的权重,格式为 {0=neutral, 1=positive, 2=negative},例如 {0=0.0088, 1=0.9892, 2=0.002}。情感标签即为这三个权重的取最大值(arg-max);当你需要软分值而非硬标签时,使用此字段。 |
样本记录:
operation: A
newsid: 136341720
newstitle: 中国学者首次获得门捷列夫国际基础科学奖
newstitle_cn: 中国学者首次获得门捷列夫国际基础科学奖
newsts: 2026-07-13 00:00:06
newsoriginalts: 2026-07-12 23:53:00
newsurl: http://www.chinanews.com.cn/sh/2026/07-12/10658059.shtml
newssource: 中国新闻网
newssummary: 中新社合肥7月12日电 (记者 吴兰)记者12日从中国科学技术大学获悉,联合国教科文组织近日正式宣布,中国科学院院士、中国科学技术大学教授潘建伟荣获第三届门捷列夫国际基础科学奖…
whitelistflag: 1
newsextid: b300f89643ec13e336173e8a4ad9cfeb
emotionindicator: 1
emotionweight: 0.99
emotiondetail: {0=0.0088, 1=0.9892, 2=0.002}
按 ChinaScope 原样交付,已解析代码与结构化关系由 Numinor 计算。许可直接转授予你;字段完全按供应商发布的形式提供。
获取方式与常见问题
- 我可以只购买其中几个字段吗?
- 勾选你想要的字段,即可看到实时小计。选择全部字段时将自动套用整套价格。加入清单后直接结算——无论是本数据集,还是跨多个数据集组合的字段。
- 购买前,我可以在 Matrix 中评估这些字段吗?
- 可以——在 Matrix 中加载真实的源数据表,用 AI 智能体分析,在购买前判断哪些字段值得买。“概览”标签页列出了该数据集的 Matrix 评估延迟;“无”表示不额外延迟。
- 如何交付?
- 文件交付通过带签名链接的 REST API 提供 Apache Parquet 文件。新闻标签也可通过 Streaming API 实时交付,需另行签订实时数据流协议。实时试用直接连接您自己的系统,在 Matrix 之外进行。
- 每次更新何时可用,可靠性如何?
- 文件交付遵循数据源更新频率,通过签名链接管道提供。实时数据流在收到源端更新后交付;您可通过实时试用在自己的环境中测量端到端延迟。实时交付条款另行约定。
- 7 天实时试用如何进行?
- 进入实时数据流设置,将所需的 SmarTag 字段加入篮子,然后提交试用申请。无需先购买字段,也无需开启 Matrix 试用。审批及连接准备完成后,由您激活数据流,即可在自己的系统中获得 168 小时访问权限。试用到期后自动结束,不会转为付费订阅。
- 为什么有些字段免费,有些却要数千美元?
- 价格取决于不可复制性。已解析的代码与结构化关系是护城河;机器评分与原始文本较便宜;标识主键免费。数值型字段按表计价;代码在整个数据集内只计一次。
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涉及本数据集的问题
公开参考页面,回答跨多个数据集的问题,其中包括本数据集。无需账户。
- 关联中国 A 股公司数据时,为什么会悄悄丢行中国公司数据的实体对齐本就是部分完成的,不同数据集、甚至同一数据集内不同关系类型的对齐率差别很大。内关联会正好丢掉那些未对齐的行,而它们不是随机样本。
- 哪些中国 A 股数据集真的是时点数据,哪些只是看起来像只有当一个数据集告诉你某个数字何时公开,而不只是它覆盖哪个会计期,它才是时点数据。不少常用的中国数据集只带会计期而不带披露日期,读起来像时点数据,其实不是。
- 中国 A 股数据里的代码与单位陷阱情绪值里 2 表示负面,同一个数据集里股权比例有两种单位,标准化科目会掩盖如实上报的原始标签。每一个读错了都照样返回合理的数字。
- 一家公司,多只证券:为什么 A 股公司数量会偏高公司的事实会挂到它的每一只上市证券上,所以有两个上市地的公司会出现两次。按股票代码而不是公司主键分组,会让每一个公司层面的汇总都偏大。
- 主键与粒度:为什么对中国财报数据去重会删掉真实的行唯一标识一行的字段,和说明这一行讲什么的字段,不是同一回事。按后者去重,会悄悄删掉真实的披露。
- 做中国股票研究该用哪一棵行业树ChinaScope 参考数据在同一张表里承载五套彼此独立的行业分类方案。它们是并列的树,而不是同一个层级结构的不同层,把它们混在一次分组里没有意义。