新闻真伪识别文本数据集NewsArticleTruthfulnessDetection-aravindsajan
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻, 文本分类, 真伪识别, 机器学习, 自然语言处理, 舆情分析, 文本挖掘, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自互联网新闻文章的数据，记录了新闻标题、正文内容及其对应的真伪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态新闻语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但新闻内容涵盖全球范围内的事件与话题。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（序号）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（新闻真伪标签）四个字段，其中label字段用于指示新闻的真实性，通常使用二元分类（如0代表假新闻，1代表真新闻）。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，便于文本处理和分析。
数据来源于网络新闻，已进行初步的结构化处理，适合用于新闻真伪识别和文本分类相关任务。
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、机器学习领域的学术研究，如假新闻检测、文本情感分析、主题建模等。
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，用于构建新闻真伪识别系统、舆情监控系统等。
决策支持：支持政府机构、企业进行信息安全评估、风险预警和舆情管理。
教育和培训：作为人工智能、数据科学课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分类、机器学习模型构建等。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的语言特征与真伪之间的关系，帮助用户构建高效的假新闻检测模型，提高信息甄别能力。
