真实与虚假新闻文章数据集TrueandFakeArticlesDataset-johnbelozerov
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分析，虚假信息，数据集，文本分类，机器学习，自然语言处理，信息传播，媒体研究
数据概述： 该数据集包含来自多个新闻来源的真实与虚假新闻文章，记录了新闻文章的特征和分类标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的新闻来源，包括主流媒体和社交媒体平台。
数据维度：数据集包括新闻文章的标题、正文内容、发布时间、来源网站、作者、关键词、分类标签（真实或虚假）等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开的新闻数据库和社交媒体平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于新闻分析、虚假信息检测、文本分类等领域的应用，特别是在机器学习模型训练、自然语言处理任务中具有重要价值。
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：适用于新闻传播、虚假信息传播机制、文本分类算法等学术研究，如虚假新闻的识别方法、新闻传播规律分析等。
行业应用：可以为新闻媒体、社交媒体平台提供数据支持，特别是在虚假信息检测、新闻真实性验证等方面。
决策支持：支持新闻内容的审核与过滤，帮助媒体平台制定更好的内容管理策略。
教育和培训：作为新闻学、传播学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解虚假信息检测和文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索新闻文章的特征与分类规律，帮助用户实现虚假信息检测、新闻分类等目标，为新闻传播和媒体研究提供数据支持。
