政治新闻真伪识别数据集PoliticalNewsFakeNewsIdentification-leonwolber
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻, 政治, 真伪识别, 文本分类, 机器学习, 自然语言处理, 数据标注, 情感分析
数据概述：
该数据集包含来自新闻网站的数据，记录了政治新闻标题、正文、主题、发布日期以及真伪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但根据新闻内容推测为特定时期的政治新闻。
地理范围：数据主要涉及美国政治新闻，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”（索引）、“title”（新闻标题）、“text”（新闻正文）、“subject”（新闻主题）、“date”（发布日期）、“label”（真伪标签，0代表真实新闻，1代表虚假新闻）和“clean”（清洗后的文本，该字段未在原始数据中，可能为数据处理生成）。
数据格式：CSV格式，文件名为fake_real.csv，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于新闻网站，已进行标注，并可能经过清洗。该数据集适合用于政治新闻的真伪识别研究和相关模型的训练。
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：适用于政治新闻分析、虚假信息传播研究、自然语言处理和文本分类等领域的学术研究。
行业应用：可以为新闻媒体、社交平台等提供数据支持，用于构建和优化新闻推荐系统、内容审核系统以及舆情监测系统。
决策支持：支持政府部门、情报机构等进行舆情分析、风险评估和决策制定。
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文本分类和真伪识别的原理与方法。
此数据集特别适合用于探索新闻文本特征与真伪之间的关系，帮助用户构建高效的虚假新闻检测模型，提升信息甄别能力。
