政治新闻真伪识别数据集PoliticalNewsFakeNewsDetection-mohansaisrujan

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, 虚假信息, 舆情分析, 机器学习, 深度学习, 情感分析

数据概述：该数据集包含来自互联网的新闻文章，记录了标题、正文、主题、发布日期以及真伪标签。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围集中在2016年12月。地理范围：数据主要关注美国政治新闻，涉及相关政治人物、事件和观点。数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（索引）、“title”（文章标题）、“text”（文章正文）、“subject”（文章主题）、“date”（发布日期）、“Label”（真伪标签，0代表真实，1代表虚假）和“target”（真伪标签的文本描述，如“Fake”）。数据格式：CSV格式，文件名为data (1).csv，便于文本分析和模型训练。数据来源：数据来源于新闻网站和社交媒体，已进行标注，提供了文章的真伪信息。该数据集适合用于新闻真伪识别、虚假信息检测以及情感分析等研究。

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、机器学习和信息检索等领域的学术研究，例如虚假新闻检测算法的开发和评估、情感分析在新闻领域的应用。行业应用：为媒体、社交平台和内容审核机构提供数据支持，助力于自动化新闻真伪鉴别、舆情监控和内容过滤系统的构建。决策支持：支持政府部门、新闻机构和公众对虚假信息的识别和应对，促进信息环境的健康发展。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和实践新闻真伪识别任务。此数据集特别适合用于探索政治新闻的真伪鉴别规律，评估不同文本特征在虚假新闻检测中的作用，并构建更准确的虚假信息识别模型，从而提升公众的信息辨别能力。