新闻真伪识别数据集NewsFakeorRealDetection-buvanaar
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻真伪, 文本分类, 自然语言处理, 假新闻检测, 机器学习, 新闻分析, 舆情分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自网络的新闻文章，记录了新闻标题、正文内容、主题、发布日期以及真伪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体的时间范围，但文章发布时间可从“date”字段中获取。
地理范围：数据涵盖全球范围的新闻事件，具体地域信息依赖于新闻内容本身。
数据维度：包括“title”（文章标题）、“text”（文章正文）、“subject”（文章主题）、“date”（发布日期）和“label”（真伪标签，0代表真实新闻，1代表虚假新闻）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_fake_news.csv，易于数据导入和处理。
来源信息：数据来源于网络新闻，已进行结构化处理，方便进行文本分析和模型训练。
该数据集适合用于新闻真伪识别、文本分类和自然语言处理等研究。
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、文本挖掘和信息检索领域的学术研究，例如假新闻检测算法的开发与评估、新闻内容分析、情感分析等。
行业应用：可为新闻媒体、社交平台和内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的新闻真伪检测系统、舆情监控工具，以及改善用户体验。
决策支持：支持政府部门、企业及其他组织进行舆情监测、风险评估和信息安全管理。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实践数据集，帮助学生和研究人员进行模型训练和算法验证。
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，构建和优化新闻真伪识别模型，提升信息甄别能力。
