虚假新闻文本分类数据集FakeNewsTextClassificationDataset-buvanaar
数据来源：互联网公开数据
标签：虚假新闻, 文本分类, 新闻分析, 自然语言处理, 机器学习, 情感分析, 舆情分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的虚假新闻文本，记录了新闻标题、正文内容、主题、发布日期以及标签等信息，用于虚假新闻的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据集包含新闻的发布日期信息，时间跨度未知，但可根据日期字段进行分析。
地理范围：数据可能来源于全球范围的新闻网站，但具体来源未明确。
数据维度：包括“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）、“subject”（新闻主题）、“date”（发布日期）、“label”（标签，指示新闻真伪）等字段，以及大量未命名的字段。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_fake_news new.csv，方便进行文本处理和数据分析。
来源信息：数据来源于公开新闻网站，已进行一定程度的整理和标注。
该数据集适合用于文本分类、自然语言处理和机器学习等研究领域。
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：适用于虚假新闻检测、情感分析、文本摘要等研究，以及探索新闻内容与传播规律。
行业应用：可为新闻媒体、社交平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动化内容过滤、风险预警等。
决策支持：支持政府部门、监管机构制定相关政策，打击虚假信息传播，维护网络环境。
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、数据标注等技术。
此数据集特别适合用于研究虚假新闻的传播模式、识别关键特征，并开发有效的检测模型，从而提升新闻内容的真实性与可靠性。
