新闻真伪识别数据集NewsFakeNewsDetection-akshayaki
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, 政治, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自互联网的新闻文章，记录了新闻标题、正文、主题、发布日期以及真伪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2015年6月到2016年9月。
地理范围：数据来源未明确标注，但涵盖了全球新闻事件，特别是与美国政治相关的内容。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（文章编号）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）、“subject”（新闻主题）、“date”（发布日期）和“Labels”（真伪标签，包含“Fake”和真实新闻标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为News.csv，方便数据分析和处理。数据已进行初步清洗和标注，可直接用于模型训练。
该数据集适合用于新闻真伪识别、虚假新闻检测等相关研究。
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，如虚假新闻检测、情感分析、文本分类等。
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，用于构建自动化的新闻真伪识别系统、提升内容过滤效率。
决策支持：支持政府部门、媒体机构等进行舆情监测与风险评估，辅助制定应对虚假信息传播的策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分类和信息真伪判别的相关技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文本特征与真伪标签之间的关系，帮助用户开发和优化新闻真伪识别模型，从而提升信息传播的准确性和可靠性。
