政治新闻真伪识别数据集PoliticalNewsFakeorRealIdentification-selcukcan
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, 虚假信息, 机器学习, 自然语言处理, 舆情分析, 标题检测
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的政治新闻数据，记录了新闻标题、正文内容及其真伪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态新闻语料。
地理范围：数据主要关注美国政治新闻，内容涉及美国政治事件和人物。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（序号）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（新闻真伪标签，0代表真实新闻，1代表虚假新闻）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为fake_or_real_news.csv，便于文本分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开新闻网站，已进行结构化整理，适合用于新闻真伪识别任务。
该数据集适合用于自然语言处理和机器学习领域，特别是文本分类和虚假信息检测研究。
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：适用于新闻真伪识别、文本情感分析、虚假信息传播机制等方面的学术研究。
行业应用：为内容审核、社交媒体平台的信息过滤、新闻聚合网站的推荐算法提供数据支持，助力提升信息筛选的准确性和效率。
决策支持：支持政府部门和媒体机构对舆情的监控与分析，以及对虚假信息的快速识别与应对。
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，帮助学生理解文本分类、情感分析等技术在实际场景中的应用。
此数据集特别适合用于探索新闻标题和正文内容与新闻真伪之间的关联，帮助用户构建和评估新闻真伪识别模型，从而提升信息甄别的能力。
