新闻真伪识别文本数据集NewsArticleFakeNewsDetection-rajahassanabdullah
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻, 文本分类, 假新闻检测, 自然语言处理, 机器学习, 舆情分析, 文本情感分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站与社交媒体的数据，记录了新闻文章的标题、正文内容及其对应的真实性标签，主要用于训练和评估假新闻检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可以视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源覆盖广泛，涵盖全球范围内的新闻事件与观点。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引列）、“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，分别代表真实或虚假新闻）。
数据格式：CSV格式，文件名为news.csv，易于进行文本处理和机器学习建模。数据集中包含新闻标题和正文，便于进行文本特征提取和模型训练。
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，例如假新闻检测算法的开发与评估、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，用于自动化新闻真实性核查、舆情监测、内容过滤等。
决策支持：支持政府机构、企业进行舆情分析与风险管理，帮助识别和应对虚假信息传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文本特征与新闻真实性之间的关系，帮助用户构建高效的假新闻检测模型，提升信息甄别能力。
