新闻内容欺诈检测数据集NewsContentFraudDetection-tdharshini
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻内容，欺诈检测，文本分析，机器学习，自然语言处理，二元分类，新闻语料，数据标注
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文章数据，记录了新闻内容及其是否涉及欺诈行为的标注信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源为全球新闻网站，未限定特定地理区域。
数据维度：包括作者（author）、发布时间（published）、标题（title）、正文（text）、语言（language）、网站链接（site_url）、主要图片链接（main_img_url）、文章类型（type）、标签（label，表示是否为欺诈内容，0或1）、标题（去除停用词）（title_without_stopwords）、正文（去除停用词）（text_without_stopwords）以及是否有图片（hasImage）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为news1.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步处理，例如去除停用词，方便后续建模。
该数据集适合用于新闻内容欺诈检测、虚假信息识别和文本分类等研究。
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、机器学习等领域的学术研究，例如虚假新闻检测、情感分析、文本相似度分析等。
行业应用：为新闻媒体、社交平台、内容审核机构提供数据支持，用于构建欺诈内容过滤系统、提升内容审核效率。
决策支持：支持内容安全策略制定，帮助企业和组织有效识别和处理虚假信息，维护网络环境的健康。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践文本分类、欺诈检测等技术。
此数据集特别适合用于探索新闻内容中欺诈行为的特征，构建欺诈内容识别模型，提升内容审核的准确性和效率。
