新闻真伪标注数据集NewsAuthenticityLabelingDataset-favadhassanjaskani
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻真伪, 虚假新闻, 文本分类, 舆情分析, 数据标注, 自然语言处理, 机器学习, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含新闻文本及对应的真伪标注信息，旨在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：数据未明确标注具体时间，可视为静态新闻语料。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推断为涵盖全球范围内的新闻事件。
数据维度：
File_index：新闻文件索引，用于关联文本文件与标注信息。
Fake_News：新闻真伪标签，1表示虚假新闻，0表示真实新闻。
数据格式：CSV格式，文件名为Fake_News.csv，包含新闻对应的真伪标签；同时提供多个txt文本文件，每个文件对应一篇新闻内容，文件名以source-document开头。
来源信息：数据来源可能为新闻网站、社交媒体或其他新闻聚合平台，已进行初步的文本提取和真伪标注处理。
该数据集适合用于新闻真伪识别、虚假信息检测等研究。
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、文本挖掘、机器学习等领域的学术研究，例如虚假新闻检测算法的开发与评估、新闻内容分析等。
行业应用：为新闻媒体、社交平台、内容审核机构等提供数据支持，用于构建自动化的虚假新闻过滤系统、提升内容审核效率。
决策支持：支持政府、企业等机构进行舆情监测与风险评估，辅助制定应对虚假信息传播的策略。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分类等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解虚假新闻识别技术。
此数据集特别适合用于构建和评估新闻真伪识别模型，探索新闻文本特征与真伪标签之间的关系，从而提升对虚假信息的鉴别能力。
