洋葱新闻与真实新闻分类数据集Onion-NotOnionNewsClassificationDataset-liberoliber
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻分类，数据集，文本分析，机器学习，自然语言处理，新闻媒体，虚假信息，信息传播
数据概述：
该数据集包含来自“洋葱新闻”（The Onion）和真实新闻来源的新闻标题数据，记录了两类新闻的文本内容。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021年。
地理范围：数据主要覆盖全球范围内的新闻事件，但未明确限制特定地区。
数据维度：数据集包括新闻标题文本、新闻来源类型（洋葱新闻或真实新闻）、发布时间等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行文本分析和处理。
来源信息：数据来源于Reddit平台的“Onion”和“Nottheonion”子版块，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于新闻分类、虚假信息检测、文本情感分析等领域的学术研究和机器学习应用，特别是在区分真实新闻与虚假新闻的任务中具有重要价值。
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：适用于新闻媒体研究、虚假信息传播机制分析等学术研究，如新闻标题的语义特征、虚假信息的识别方法等。
行业应用：可以为新闻媒体、社交媒体平台提供数据支持，特别是在虚假新闻检测、内容审核等方面。
决策支持：支持新闻可信度评估、信息传播策略优化，帮助用户识别和应对虚假信息。
教育和培训：作为新闻学、数据科学及自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解新闻分类、文本分析技术。
此数据集特别适合用于探索新闻标题的语义特征与分类规律，帮助用户实现虚假新闻检测、新闻可信度评估等目标，为信息传播与媒体研究提供数据支持。
