政治新闻真伪识别数据集PoliticalNewsFakeorRealIdentification-saeedakbarkhan
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, 机器学习, 自然语言处理, 舆情分析, 数据标注, 谣言检测
数据概述：
该数据集包含来自网络新闻的文章，记录了新闻标题、正文内容及其对应的真实性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间段内的新闻快照。
地理范围：数据主要关注政治新闻，涵盖范围可能涉及全球范围内的政治事件和观点。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（文章序号，非关键特征）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（新闻真实性标签，通常为0或1，0代表假新闻，1代表真新闻）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fake_or_real_news.csv，易于数据分析和模型训练。
数据来源于互联网新闻，已进行初步的数据清洗和标注，但具体来源信息未明确。该数据集适合用于新闻真伪识别、文本分类和自然语言处理等相关领域的研究和应用。
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：适用于新闻真伪检测、谣言识别、文本情感分析等领域的学术研究，例如探索不同新闻标题和内容的语言特征对新闻真实性的影响。
行业应用：为媒体、社交平台、内容审核机构提供数据支持，用于自动化新闻真实性评估、舆情监控、内容过滤等。
决策支持：支持政府部门、公共机构等进行舆情监测和风险预警，辅助制定相关政策和应对措施。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员了解新闻真伪识别的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估新闻真伪识别模型，探索不同特征对新闻真实性的影响，并为相关领域的应用提供数据基础。
