政治新闻真伪辨别数据集PoliticalNewsAuthenticityIdentification-gauravox
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻真伪, 政治新闻, 文本分类, 虚假新闻, 新闻分析, 自然语言处理, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自网络公开渠道的政治新闻文章，旨在用于新闻真伪辨别研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但从文章内容推测，可能涵盖2017年至2018年期间的政治新闻。
地理范围：数据主要关注美国政治新闻，可能涉及其他国家或地区的政治事件。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“title”（文章标题）、“text”（文章正文）、“subject”（新闻主题）、“date”（发布日期），以及“class”（真假分类，仅在manual_testing.csv文件中存在）。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：Fake.csv（虚假新闻）、True.csv（真实新闻）和manual_testing.csv（人工标注测试集），便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于网络新闻平台，包括虚假新闻网站和真实新闻网站，已进行数据清洗和初步整理。
该数据集适合用于新闻真伪检测、文本分类、自然语言处理等领域的研究和应用。
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：适用于新闻真伪辨别、虚假信息检测、舆情分析等学术研究，如基于文本内容的虚假新闻识别、不同主题新闻的真伪分析等。
行业应用：为媒体行业、社交平台和内容审核机构提供数据支持，用于构建自动化的新闻真伪检测系统，提升内容审核效率。
决策支持：支持政府部门和相关机构的舆情监测与风险评估，帮助其及时发现和处理虚假信息，维护社会稳定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、新闻学等专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解新闻真伪辨别的技术和方法。
此数据集特别适合用于探索新闻标题和正文的文本特征与新闻真伪之间的关系，帮助用户构建文本分类模型，实现新闻真伪的自动识别。
