美国政治谎言检测基准数据集-2017年-amalistmsc
数据来源：互联网公开数据
标签：假新闻,政治,谎言检测,数据集,信用历史,来源验证,陈述分析,研究工具
数据概述：
本数据集是“LIAR”项目的一部分，用于假新闻检测的研究。它包含了2011年至2016年间美国政治陈述的验证结果，旨在为假新闻检测的研究提供基准数据。数据集中的每个陈述都经过了Politifact网站的验证，包含了详细的信用历史和来源信息。
数据集以TSV格式提供，包含以下字段：
1. 陈述的唯一标识符（[ID].json）
2. 验证标签（如：真、假、半真等）
3. 陈述的具体内容
4. 陈述的主题
5. 发言者的名字
6. 发言者的职位
7. 发言者所在州
8. 发言者的政党 affiliation
9-13. 发言者的信用历史统计，包括当前陈述：
- 几乎为真的次数
- 被标记为假的次数
- 半真半假的次数
- 大部分为真的次数
- 被标记为“ Pants on Fire”（虚假到极点）的次数
14. 陈述的背景信息（如演讲或声明的场合/地点）
数据用途概述：
该数据集适用于假新闻检测算法的研究与开发、自然语言处理领域的相关研究、以及政治言论分析等场景。研究人员可以利用此数据集评估和改进他们的假新闻检测模型；政策制定者可以参考这些数据了解政治言论的真实性和可信度，从而制定更有效的传播策略和政策。此外，该数据集还适用于教育场景，帮助学生和研究人员理解假新闻检测的重要性和方法。
注意：
原始数据的版权由其来源保留。使用该数据集仅限于研究目的。数据集提供方不对数据的准确性或完整性作出任何保证，提供“原样”数据供用户自行处理和分析。如发现问题，欢迎联系数据集提供方William Wang (william@cs.ucsb.edu)。
