新闻真伪识别数据集-文本内容与标签-训练与测试集
数据来源：互联网公开数据
标签：假新闻检测,文本分类,自然语言处理,机器学习,新闻,真伪,文本分析
数据概述：
本数据集旨在支持假新闻检测的研究与开发，包含用于训练、测试模型的数据。数据集由三个CSV文件构成：
1. train.csv：包含25117行和5列数据，字段包括id（唯一标识符），title（新闻标题），author（新闻作者），text（新闻正文），label（新闻真伪标签，0代表真，1代表假）。
2. test.csv：包含5881行和4列数据，字段包括id，title，author，text。该文件用于测试模型，不包含真伪标签。
3. submit.csv：一个示例文件，展示了提交结果的格式，用于评估模型输出。
数据用途概述：
该数据集主要用于构建和评估假新闻检测模型。研究人员可以使用train.csv中的数据训练模型，并使用test.csv中的数据评估模型的性能。该数据集可用于开发能够区分真实新闻和虚假新闻的算法，从而帮助识别和过滤虚假信息，为公众提供更可靠的新闻来源。此外，该数据集也适用于自然语言处理、文本分类等相关领域的教学和研究。
