在给定的文本数据集中，根据关键字查找所有包含该关键字的文章，并返回关键词周围的上下文。
关键字和包含文本的数据集。
可以使用正则表达式和Python编程语言来实现该功能。具体步骤如下：

1. 读取文本数据集，将每篇文章保存为字符串形式。
2. 定义正则表达式来匹配包含关键字的文章。
3. 对每篇文章应用正则表达式，找到所有包含关键字的位置。
4. 对于每个匹配位置，提取关键字周围的上下文文本，并保存为字典或列表形式。
5. 返回所有保存的上下文文本。

以下是可能的Python代码实现（假设关键字为“keyword”，数据集保存在文件“dataset.txt”中）：

```python
import re

# 读取数据集
with open("dataset.txt", "r") as f:
    data = f.read()

# 定义正则表达式
pattern = re.compile(r"\b(keyword)\b")

# 匹配关键字
matches = pattern.finditer(data)

# 保存上下文文本
contexts = []
for match in matches:
    start = max(0, match.start() - 50)  # 上下文长度为50个字符
    end = min(len(data), match.end() + 50)
    context = data[start:end]
    contexts.append(context)

# 返回结果
print(contexts)
``` 

该代码将返回所有包含关键字“keyword”的文章，并提取出关键字周围长度为50个字符的上下文文本。你可以将其修改以适应你的具体需求。