真假新闻识别数据集FakeNewsDetectionDataset-viratkothari
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻真伪, 文本分类, 自然语言处理, 假新闻检测, 机器学习, 情感分析, 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文章标题，记录了新闻标题的真实性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但内容涵盖社会、政治、娱乐等多个领域，具有一定的普遍性。
数据维度：包括“text”（新闻标题）和“label”（新闻真实性标签，1代表假新闻，0代表真新闻）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为OnionOrNot.csv，便于文本处理和建模分析。
该数据集适合用于新闻真伪识别、假新闻检测、自然语言处理等相关研究。
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、文本挖掘、机器学习等领域的研究，如新闻标题的语义分析、情感分析、谣言检测等。
行业应用：为新闻媒体、社交平台提供数据支持，尤其适用于内容审核、舆情监控、风险预警等。
决策支持：支持企业和机构进行信息安全管理，防范虚假信息传播，维护社会稳定。
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，帮助学生和研究人员深入理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索新闻标题的语言特征与真实性之间的关系，帮助用户构建高效的假新闻检测模型，提升信息辨识能力。
