新闻真伪识别文本数据集NewsArticleTruthfulnessIdentificationDataset-ramaqubra
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻真伪, 文本分类, 虚假新闻, 机器学习, 自然语言处理, 文本分析, 数据标注, 信息检索
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的文章，记录了新闻标题、正文、主题和发布日期，用于研究和开发新闻真伪识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为特定时期的文章，具体时间有待考证。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据来源于互联网，可能包含全球范围的新闻。
数据维度：数据集包含“title”（文章标题）、“text”（文章正文）、“subject”（文章主题）和“date”（发布日期）等字段。其中，Fake.csv 文件中存在大量“Unnamed”列，可能为数据处理过程中产生的无用列。
数据格式：数据以 CSV 格式提供，包含 Fake.csv 和 True.csv 两个文件，分别代表虚假新闻和真实新闻。
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、机器学习与信息检索领域的学术研究，如文本分类、情感分析、谣言检测等。
行业应用：可以为新闻媒体、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。
决策支持：支持内容审核和信息过滤，帮助用户识别虚假信息，提升信息获取的质量和效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用文本分类技术。
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，帮助用户构建有效的虚假新闻检测模型，提升对信息的辨别能力。
