新闻真伪识别文本数据集NewsCredibilityIdentificationTextDataset-viratkothari
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻真伪, 文本分类, 假新闻检测, 语料分析, 自然语言处理, 情感分析, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自网络新闻的文章文本，记录了新闻标题及其真伪标签，用于训练和评估新闻真伪识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了互联网上广泛传播的新闻内容。
数据维度：包括“text”（新闻标题文本）和“label”（真伪标签，1代表假新闻，0代表真新闻）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为OnionOrNot.csv，便于文本分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于viratkothari-oniondataset项目，数据已进行标注。
该数据集适合用于新闻真伪识别研究、虚假信息检测和相关自然语言处理任务。
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、文本挖掘、信息检索等领域的学术研究，如假新闻检测、情感分析、文本分类等。
行业应用：为媒体、社交平台提供数据支持，尤其适用于开发自动化的新闻真伪检测系统、内容审核工具等。
决策支持：支持政府部门、监管机构对网络信息进行监测和管理，助力打击虚假信息传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解文本分类任务。
此数据集特别适合用于探索新闻标题的语言特征与真伪之间的关系，帮助用户构建高效的新闻真伪识别模型，提升信息甄别能力。
