虚假新闻类型分类研究数据集

虚假新闻类型分类研究数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：虚假新闻,经济,政治,社会,科学,分类模型,数据集,机器学习,自然语言处理

数据概述：
本数据集旨在研究虚假新闻的类型，包含经济类、政治类、社会类（含点击诱因）和科学类虚假新闻。数据集分为训练集和测试集两部分，训练集包含1856条数据，测试集包含485条数据。数据收集过程中使用了BeautifulSoup 4.11.1和Requests 2.28.1工具。

数据用途概述：
该数据集适用于虚假新闻分类模型的训练与验证、机器学习算法性能评估、自然语言处理技术研究以及学术分析。研究人员可利用此数据集进行分类算法开发，识别虚假新闻类型；媒体机构可基于数据集建立审核机制，提升内容真实性；政策制定者可参考数据结果，制定应对虚假信息的策略。此外，数据集也适用于教育和培训场景，帮助学习者掌握虚假新闻检测技术。