新闻文本内容真实性及情感分析数据集NewsTextContentTruthfulnessandSentimentAnalysis-rohinisalvi
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 虚假新闻, 情感分析, 垃圾信息, 点击诱饵, 文本分类, 舆情分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自网络新闻和社交媒体平台的数据，记录了新闻文本内容及其相关属性，如真实性、情感倾向、点击诱饵程度、垃圾信息评分等。主要特征如下：
时间跨度：数据发布时间主要集中在2016年10月。
地理范围：数据来源于全球新闻网站和社交媒体，但主要关注美国地区的新闻内容。
数据维度：包括“uuid”（唯一标识符）、“author”（作者）、“published”（发布时间）、“title”（标题）、“text”（文本内容）、“language”（语言）、“site_url”（网站链接）、“spam_score”（垃圾信息评分）、“fake”（虚假新闻标识）、“click_bait_score”（点击诱饵得分）、“sentiment_score”（情感得分）和“stance”（观点）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fake_real_dataset_spam_category_clickbait_toxicity_politafln_sentiment_stance.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于新闻网站和社交媒体，已进行数据清洗和标注，包含了关于新闻文本的多种属性信息。
该数据集适合用于虚假新闻检测、情感分析、垃圾信息识别和点击诱饵识别等研究，以及相关领域的模型构建和应用。
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：适用于新闻内容真实性分析、情感分析和舆情分析等领域的学术研究，例如虚假新闻检测算法的开发、情感倾向分析模型的构建以及点击诱饵识别技术的研究。
行业应用：为新闻媒体、社交平台和内容审核机构提供数据支持，例如用于构建自动化内容审核系统、提升新闻推荐的准确性、优化用户体验以及监测网络舆情。
决策支持：支持政府机构和企业进行舆情监测和风险评估，例如帮助政府部门及时发现和处理虚假新闻，辅助企业进行品牌声誉管理。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、文本挖掘等课程的教学资源，帮助学生和研究人员深入理解新闻内容分析和文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的复杂属性，如真实性、情感倾向、点击诱饵等，并构建相应的模型，从而实现对新闻内容的深入理解和有效利用。
