互联网假新闻检测数据集-文章特征表2023-tasnimniger

互联网假新闻检测数据集-文章特征表2023-tasnimniger 数据来源：互联网公开数据 标签：假新闻检测,新闻分析,数据科学,机器学习,社交媒体,文章特征,信息识别

数据概述： 本数据集旨在解决互联网和社交媒体上假新闻泛滥的问题。假新闻指的是被错误呈现为真实新闻的虚假信息，其目的是误导或影响人们。由于假新闻通常与真新闻相似，识别假新闻具有较大难度。该数据集通过分析新闻文章的表格摘要统计信息来间接预测文章的真实性。数据集包含新闻文章的各类特征数据，如字数、句子长度、唯一单词数量、平均单词长度等，并标注了文章是否为假新闻。

数据用途概述： 本数据集适用于假新闻识别研究、信息验证系统开发、机器学习模型训练等多种场景。研究人员可以利用此数据集构建和测试假新闻检测模型；媒体机构可以借助数据提升新闻的真实性验证能力；政策制定者可以基于数据分析制定相关法规。此外，该数据集还适用于教育和培训，帮助学习者了解假新闻识别的方法和技术。