虚假新闻识别训练与测试数据集2023-marwanelmahalawy

虚假新闻识别训练与测试数据集2023-marwanelmahalawy 数据来源：互联网公开数据 标签：假新闻,新闻识别,训练数据,测试数据,文本分析,机器学习

数据概述： 本数据集包含用于虚假新闻识别的训练和测试数据集。训练数据集“fake_news_train.csv”包含2023年收集的新闻文章，每篇文章具有以下属性：唯一标识符（id）、标题（title）、作者（author）、正文文本（text）和可靠性标签（label）。可靠性标签用于标记文章是否潜在不可靠，其中1表示不可靠，0表示可靠。测试数据集“test.csv”包含相同的属性但没有可靠性标签，用于评估模型的性能。

数据用途概述： 该数据集适用于虚假新闻检测模型的训练和评估。研究人员可以使用训练数据集来开发和改进算法，识别潜在的虚假新闻。测试数据集可用于验证模型的准确性和鲁棒性，帮助改进新闻报道的可信度。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解新闻真实性验证的方法和技术。