政治新闻真伪识别数据集PoliticalNewsTruthfulnessIdentificationDataset-bandimohitha
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, 假新闻检测, 机器学习, 自然语言处理, 舆情分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自网络新闻的数据，记录了政治新闻的标题、正文、主题和发布日期。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据内容推断，其涵盖了从2017年到数据发布前的政治新闻。
地理范围：数据主要聚焦于美国政治新闻，但可能涉及全球范围内的相关事件。
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）以及“class”（手动标注的新闻真伪标签，仅在manual_testing.csv中）等字段。
数据格式：CSV格式，包含Fake.csv、True.csv和manual_testing.csv三个文件，便于进行文本分析和模型训练。其中，Fake.csv和True.csv分别包含了标注为虚假和真实的新闻，manual_testing.csv包含额外的测试数据以及人工标注的真伪标签。
来源信息：数据来源于网络新闻，已进行结构化处理，方便进行机器学习任务。
该数据集适合用于政治新闻真伪识别、假新闻检测、文本分类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：适用于新闻真伪识别、舆情分析、自然语言处理等领域的学术研究，如假新闻检测算法的开发与评估。
行业应用：为媒体行业、社交媒体平台提供数据支持，尤其在内容审核、信息过滤、风险预警等方面具备实用价值。
决策支持：支持政府部门、情报机构等进行舆情监测、政治风险评估，辅助制定相关政策。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本分类和假新闻检测技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文本特征与真伪之间的关系，帮助用户构建和优化假新闻检测模型，提升信息筛选的准确性和效率。
