政治新闻真伪识别数据集PoliticalNewsFakevs-TrueDataset-vivekchauhan978
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, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注, 舆情分析, 假新闻检测
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的政治新闻，记录了真假新闻的文本内容，用于训练和评估新闻真伪识别模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但从内容来看，新闻发布时间主要集中在2017-2018年。
地理范围：数据主要关注美国政治新闻，涉及美国国内政治事件和人物。
数据维度：
title：新闻标题；
text：新闻正文；
subject：新闻主题（如“politicsNews”、“worldnews”等）；
date：新闻发布日期；
class：新闻类别（0代表假新闻，1代表真新闻，manual_testing.csv中包含该字段）。
数据格式：CSV格式，包含Fake.csv、True.csv和manual_testing.csv三个文件。其中，manual_testing.csv用于手动测试。
来源信息：数据来源于新闻网站，已进行初步的分类与整理。
该数据集适合用于新闻真伪识别、情感分析和文本分类等研究。
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：适用于自然语言处理、机器学习和新闻传播学交叉领域的学术研究，如假新闻检测、情感分析、文本特征提取等。
行业应用：为新闻媒体、社交平台和信息安全公司提供数据支持，尤其是在自动化新闻审核、舆情监控、虚假信息过滤等领域。
决策支持：支持政府机构、监管部门和媒体机构进行舆情分析，辅助决策，提高信息传播的准确性和可靠性。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分类和新闻真伪识别问题。
此数据集特别适合用于探索新闻文本的特征与真伪之间的关系，帮助用户构建有效的假新闻检测模型，提升信息甄别能力。
