政治新闻真伪识别数据集PoliticalNewsFakeorRealDetection-selcukcan
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻真伪, 政治新闻, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 舆情分析, 数据标注, 标题分析
数据概述：
该数据集包含来自互联网的新闻文章，记录了新闻标题、正文内容及其真伪标签，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：数据未明确标注时间，但根据内容推测，可能主要集中在特定政治事件时期。
地理范围：数据未限定地理范围，新闻内容可能涵盖全球范围内的政治事件。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（序号）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）和“label”（新闻真伪标签，可能为0或1，分别代表真实和虚假）。
数据格式：CSV格式，文件名为fake_or_real_news.csv，方便数据读取和处理。数据已进行初步整理，包括文本内容提取和标签标注。
该数据集适合用于新闻真伪检测、文本分类和自然语言处理等领域的研究。
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：适用于新闻真伪识别、文本情感分析、主题建模等学术研究，以及虚假信息传播机制研究。
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，用于构建自动化的新闻真伪检测系统，提升内容审核效率。
决策支持：支持政府部门和监管机构对网络舆情的监控，帮助识别和应对虚假信息传播，维护社会稳定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解新闻真伪识别技术。
此数据集特别适合用于探索新闻标题与正文内容之间的关联性，以及构建基于文本特征的新闻真伪分类模型，从而提升对虚假信息的识别能力。
