政治虚假新闻检测数据集2017

政治虚假新闻检测数据集2017 数据来源：互联网公开数据 标签：虚假新闻,政治,文本分类,机器学习,n-gram分析,数据预处理,意见 spam 数据概述： 本数据集整合了“liar liar pants on fire”和ISOT两个数据集，涵盖了2017年的政治虚假新闻检测数据。数据经过预处理，仅包含二元分类结果（真实/虚假），涉及新闻文本的特征提取。该数据集提供了用于检测在线虚假新闻的基准测试集，支持通过n-gram分析和机器学习技术进行分类。 数据用途概述： 该数据集适用于虚假新闻检测、意见 spam 识别以及机器学习模型的训练和评估。研究人员可以利用此数据集开发和优化检测算法，提高对虚假信息的识别能力。此外，数据集还适合用于教育培训，帮助学习者了解虚假新闻检测技术和机器学习的基本原理。