新闻真伪识别数据集NewsCredibilityIdentificationDataset-buvanaar
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻, 真伪识别, 文本分类, 虚假新闻, 自然语言处理, 机器学习, 舆情分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的数据，记录了新闻标题、正文、发布主题、发布日期和真伪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含了新闻发布日期，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源于全球新闻报道，涵盖多种主题和视角。
数据维度：包括“title”（新闻标题），“text”（新闻正文），“subject”（新闻主题），“date”（发布日期），“label”（真伪标签，0表示真实新闻，1表示虚假新闻）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_fake_news.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开新闻网站，已进行清洗和标注，用于新闻真伪识别研究。
该数据集适合用于新闻真伪识别、虚假信息检测和自然语言处理等领域的研究。
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、文本情感分析、舆情分析等学术研究。
行业应用：可用于开发新闻推荐系统、内容审核系统和社交媒体信息过滤工具。
决策支持：支持政府机构、媒体机构和企业进行舆情监测和风险评估。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和信息安全等相关课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索新闻内容与真伪标签之间的关联，帮助用户构建和评估新闻真伪识别模型，提升信息过滤和内容审核的准确性。
