新闻真伪识别文本数据集NewsArticleFakeNewsDetection-ajayvamsi123
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻, 文本分类, 真伪识别, 机器学习, 自然语言处理, 情感分析, 文本挖掘, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自网络新闻平台的文章，记录了新闻文章的标题、正文、主题和发布日期，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：数据未明确标明具体时间范围，但从样本内容推测，数据主要集中在2017-2018年。
地理范围：数据来源未明确，但从内容来看，主要关注美国政治和社会新闻。
数据维度：数据集包括“title”（文章标题）、“text”（文章正文）、“subject”（文章主题）、“date”（发布日期）四个字段。其中，文章被分为“Fake”（虚假新闻）和“True”（真实新闻）两类。
数据格式：CSV格式，分为Fake.csv和True.csv两个文件，方便进行数据分析和模型训练。此外，还包括了经过TF-IDF和Word2Vec处理的pkl文件，以及使用随机森林（RFC）和支持向量机（SVMC）训练的模型。
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、情感分析、文本分类等。
行业应用：为新闻媒体、社交媒体平台、内容审核机构等提供数据支持，用于构建自动化的虚假信息检测系统，提升信息过滤效率。
决策支持：支持政府部门、公共机构等进行舆情分析和风险评估，辅助制定应对虚假信息的策略。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解和应用文本分类技术。
此数据集特别适合用于构建和评估新闻真伪识别模型，探索不同特征工程和机器学习算法对文本分类效果的影响，并研究如何提高虚假新闻检测的准确性。
