COVID-19假新闻识别训练数据集-2021-gyuntian
数据来源：互联网公开数据
标签：COVID-19,假新闻,数据集,机器学习,文本分类,训练数据,健康信息,开源数据
数据概述：
本数据集包含用于训练COVID-19假新闻识别模型的数据，来源包括Google Dataset和Kaggle。数据集中的每一行记录包含一个查询（query）和与其相关的三个段落（p1, p2, p3）。这些段落来源于COVID-19开放研究数据集，部分段落也可能来自其他数据源。查询和段落用于生成用于训练的文本数据，以便模型能够识别和分类假新闻。此外，数据集还包含一个对应的标签文件final_train_labels，其中的0/1标签用于指示每个查询是否包含假新闻。
数据用途概述：
该数据集适用于训练和评估COVID-19假新闻识别模型，支持文本分类和机器学习任务。研究人员可以利用该数据集开发新的分类算法，评估现有模型的性能，或进行相关研究。此外，该数据集也适用于教育和培训，帮助学生和研究人员理解假新闻识别的过程和方法。对于媒体工作者和公众而言，该数据集有助于提高对COVID-19相关假新闻的识别能力，促进信息的准确传播。
