新闻真伪识别文本数据集NewsFakeorRealTextDataset-uppalaputarunkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻真伪, 文本分类, 舆情分析, 机器学习, 文本挖掘, 自然语言处理, 政治新闻, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自互联网的新闻文章，记录了新闻标题、正文以及其真实性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从内容推断，主要集中于特定政治事件前后。
地理范围：数据主要关注美国政治新闻，涵盖了美国国内新闻及相关国际事件。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（匿名索引）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（新闻真伪标签，可能为0或1，分别代表真或假）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fake_or_real_news.csv，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的网络新闻，并已进行标注，可用于新闻真伪识别模型的训练和评估。
该数据集适合用于文本分类、自然语言处理和舆情分析等研究。
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：适用于新闻真伪识别、情感分析、文本分类等领域的学术研究，例如虚假信息传播机制分析、内容可信度评估等。
行业应用：为新闻媒体、社交媒体平台提供数据支持，用于构建自动化的新闻真伪检测系统，减少虚假信息传播。
决策支持：支持政府部门、情报机构等进行舆情监测和风险评估，辅助决策制定。
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，帮助学生理解文本分类和虚假信息检测的原理。
此数据集特别适合用于探索新闻标题与正文之间的语义关联，以及构建用于识别虚假新闻的机器学习模型，从而提升信息甄别的能力。
