巴西新闻真伪识别预处理数据集BrazilianNewsFakeNewsIdentificationPreprocessedDataset-walessonalves
数据来源：互联网公开数据
标签：假新闻检测, 文本分类, 自然语言处理, 数据预处理, 巴西新闻, 机器学习, 文本分析, 新闻语料
数据概述：
该数据集包含来自巴西新闻的文章，记录了经过预处理的文本内容及其对应的真伪标签，旨在用于假新闻的自动识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据主要来源于巴西新闻，反映巴西社会舆论与政治环境。
数据维度：数据集包括“index”（文章索引）、“label”（新闻真伪标签，可能为"fake"或"real"等二元分类标签）和“preprocessed_news”（预处理后的新闻文本）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为pre-processed.csv，便于文本处理和模型训练。预处理步骤可能包括分词、去停用词、词干提取等，具体处理方式未在数据集中明确说明。
该数据集适合用于巴西新闻语料的真伪识别、文本分类、自然语言处理模型训练以及相关研究。
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：适用于假新闻检测、文本情感分析、社会舆情分析等领域的学术研究，特别是针对巴西新闻语料的特定研究。
行业应用：为新闻媒体、社交平台、内容审核机构等提供数据支持，用于开发自动化的假新闻过滤系统、舆情监测工具。
决策支持：支持政府、企业等机构进行舆情监测与风险评估，帮助其了解社会舆论动态，制定相应的应对策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，用于学生训练模型、理解文本分类方法。
此数据集特别适合用于探索巴西新闻的真伪识别规律，以及预处理方法对分类效果的影响，帮助用户构建高效的假新闻检测模型，提升对巴西新闻的理解和分析能力。
