新闻真伪辨别文本分类数据集-neupane9sujal
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻,真伪,假新闻,文本分类,自然语言处理,机器学习,标题,文本,标签
数据概述：
本数据集包含新闻文章的标题、正文以及真伪标签，可用于进行假新闻检测任务。数据集旨在帮助初学者学习文本分类技术，了解如何利用机器学习模型识别新闻的真伪。
数据包含以下字段：
title：新闻文章的标题。
text：新闻文章的正文内容。
label：文章真伪标签，指示该新闻是真实（real）还是虚假（fake）。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下场景：
文本分类入门：为初学者提供一个实践文本分类任务的平台，帮助他们了解数据预处理、特征提取、模型训练和评估等基本流程。
假新闻检测模型训练：用于训练和评估假新闻检测模型，例如使用朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等算法，或者使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。
自然语言处理研究：为研究人员提供一个用于探索文本分类、情感分析等自然语言处理技术的实验平台。
教育与培训：在教育和培训场景中，用于演示和实践文本分类技术，提高学生对假新闻的识别能力。
