虚假新闻与真实新闻文本数据集FakeandRealNewsTextDataset-sabriarbishal
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻文本, 虚假新闻, 真实新闻, 文本分类, 自然语言处理, 新闻分析, 文本挖掘, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的虚假新闻和真实新闻文本，用于训练和评估文本分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据“Date”字段推测为新闻发布时间。
地理范围：数据来源未明确标注，但涵盖了多个新闻主题，可能涉及全球范围。
数据维度：数据集包含“Title”（标题）、“Text”（正文）、“Subject”（主题）和“Date”（日期）等关键字段，以及“Unnamed”开头的多个字段，可能包含额外的信息或处理过程中的中间变量。
数据格式：CSV格式，分为“Fake.csv”（虚假新闻）和“True.csv”（真实新闻）两个文件，便于数据读取和处理。
来源信息：数据来源于新闻网站，具体来源未明确说明，但已进行结构化整理，方便用于文本分析。
该数据集适合用于虚假新闻检测、新闻主题分类和文本情感分析等研究。
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、机器学习领域的学术研究，如虚假新闻检测算法的开发与评估、文本分类模型的构建与优化等。
行业应用：为新闻媒体、社交平台提供数据支持，用于内容审核、舆情分析和风险管理，帮助识别和过滤虚假信息。
决策支持：支持政府机构、媒体组织等进行信息安全和舆论引导，提高信息传播的准确性和可靠性。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索虚假新闻的特征和传播规律，帮助用户构建高效的虚假信息检测模型，提升对新闻内容的理解和辨别能力。
