阿拉伯语新闻真伪识别数据集ArabicNewsCredibilityAssessment-nahlayasmine
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻真伪, 阿拉伯语, 文本分类, 自然语言处理, 政治新闻, 舆情分析, 机器学习, 语言模型
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站和社交媒体平台上的阿拉伯语新闻文章，旨在用于新闻真伪识别研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据主要涉及中东地区新闻事件，涵盖政治、社会等多个领域。
数据维度：包括文章标题（Title）、真实性标签（Label，如“real”代表真实）、主题（Topic，如“politics”）、来源（Origine）、文章日期（Article_date）、文章内容（Article_content）、文章更正（Article_correction）、清洗后的文章内容（Article_content_cleaned）和清洗后的文章更正（Article_correction_cleaned）等。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_merged_data.csv和final_data.csv，便于文本分析和模型训练。数据已进行一定程度的预处理，如清洗和更正。
该数据集特别适用于新闻真伪识别、情感分析、文本分类等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、文本挖掘、信息检索等领域的学术研究，尤其是在阿拉伯语新闻内容分析、虚假信息检测等方向。
行业应用：可为新闻媒体、社交媒体平台提供数据支持，用于开发自动化的新闻内容审核系统、舆情监测工具等。
决策支持：支持政府机构、情报部门进行情报分析和舆情研判，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解新闻真伪识别的原理与实践。
此数据集特别适合用于探索阿拉伯语新闻的传播规律和真伪识别模型，帮助用户提高信息辨别能力，防范虚假信息传播。
