政治言论真伪与评论情感分析数据集PoliticalStatementsTruthfulnessandCommentSentimentAnalysisDataset-sahilkr25
数据来源：互联网公开数据
标签：政治言论, 文本分类, 真伪判断, 情感分析, 自然语言处理, 机器学习, 评论分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自不同来源的政治言论和评论数据，记录了政治陈述的真伪评估以及相关评论的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据集中Q3和Q4分别代表不同的时间段，具体时间未明确标注，可视为两个时间切片的快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容与美国政治相关。
数据维度：
q3_data部分：包含政治人物的陈述、真伪标签（如“barely-true”、“false”等）、陈述内容、主题、发言人、职业、州、政党、以及相关计数信息（如“barely_true_c”等）。
q4_data部分：包含评论文本以及情感标签（如“toxic”、“severe_toxic”等）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和val.csv文件，q3_data部分包含真伪标注，q4_data部分包含评论文本和情感标注，方便分析和建模。
来源信息：数据来源于互联网公开资源，已进行结构化处理。
该数据集适合用于政治言论真伪判断、情感分析以及文本分类等研究。
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：适用于政治学、社会学、传播学等领域的学术研究，如政治言论真伪评估、情感分析与舆情监测、虚假信息传播分析等。
行业应用：为媒体、社交平台提供数据支持，特别是在新闻事实核查、评论内容审核、舆情分析等领域。
决策支持：支持政府部门、研究机构等进行政策制定、风险评估和公共舆论分析。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索政治言论的真伪与情感倾向之间的关系，构建自动化的事实核查系统，以及提升社交媒体评论的审核效率。
