新闻文本真伪性分析数据集NewsTextTruthfulnessAnalysis-ashishrout
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻, 文本分类, 真伪识别, 舆情分析, 机器学习, 自然语言处理, 假新闻检测, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自互联网的新闻文本，记录了新闻标题、正文内容及其真伪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态新闻语料数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为全球范围内的新闻内容。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（新闻真伪标签）四个字段。其中，label字段为0或1的二元分类，0代表真实新闻，1代表虚假新闻。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，便于文本处理和模型构建。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，未明确具体来源。已进行数据清洗和标注，方便直接用于分析。
该数据集适合用于新闻文本真伪性分析、假新闻检测以及相关自然语言处理研究。
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：适用于新闻真伪识别、舆情分析、文本分类、自然语言处理等领域的学术研究，例如虚假信息传播机制研究、基于内容的假新闻检测算法开发等。
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，用于自动化内容过滤、风险预警、舆情监控等。
决策支持：支持政府机构、企业等进行舆情分析，辅助决策制定，维护信息环境健康。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握文本分类、信息抽取等技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文本特征与真伪之间的关系，构建自动化的假新闻检测模型，提升信息甄别能力。
