新闻真伪判断数据集NewsTruthfulnessAssessmentDataset-subashreesekar
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻, 真伪, 文本分类, 事实核查, 自然语言处理, 机器学习, 舆情分析, 标题党
数据概述：
该数据集包含来自互联网的新闻标题及其真伪标签，旨在用于新闻真伪识别与事实核查的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，可能涵盖全球范围内的新闻标题。
数据维度：数据集包括“title”（新闻标题）和“label”（真伪标签）两个字段，其中真伪标签可能以数值形式表示（例如，0代表假，1代表真）。此外，还包含其他未命名的字段。
数据格式：CSV格式，文件名为newss.csv，便于文本处理和模型训练。
数据来源：数据来源于网络，具体来源未明确说明，但数据已进行标注，可直接用于模型训练。
该数据集特别适合用于新闻标题的真伪判断，以及相关自然语言处理模型的构建与评估。
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、标题党检测、情感分析等领域的学术研究，以及自然语言处理、机器学习等技术在新闻领域的应用探索。
行业应用：为新闻媒体、社交平台、内容审核机构提供数据支持，帮助提升新闻内容的真实性和可靠性，减少虚假信息传播。
决策支持：支持舆情分析和风险评估，帮助用户快速识别虚假新闻，辅助决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践文本分类任务。
此数据集特别适合用于训练和评估新闻真伪识别模型，探索新闻标题的特征与真伪之间的关联，从而提升信息甄别能力。
