新闻真伪识别文本数据集NewsArticleFakeNewsDetection-lokeshchoraria
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, 情感分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自互联网的新闻文章文本，记录了新闻标题、正文内容及其对应的真实性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态新闻语料数据集。
地理范围：数据来源广泛，涵盖全球范围内的各类新闻事件。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（文章序号）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（新闻真实性标签，可能为0或1，代表真实或虚假）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，方便进行文本处理和机器学习模型训练。
该数据集适用于新闻真伪识别、虚假信息检测等相关研究，以及文本分类、自然语言处理等领域的技术应用。
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：适用于新闻内容分析、虚假信息检测、情感分析等学术研究，例如探究虚假新闻的传播模式、识别虚假新闻的特征等。
行业应用：为新闻媒体、社交平台等提供数据支持，用于构建自动化的新闻真伪识别系统、舆情监测系统，以及内容审核工具。
决策支持：支持政府部门和相关机构进行舆情监控、信息安全管理，帮助防范虚假信息带来的负面影响。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉文本分类任务、提升模型构建和分析能力。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的特征与真实性标签之间的关系，帮助用户构建高效的真伪识别模型，提高信息辨识能力。
