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Fake News Awareness
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NIAID Data Ecosystem
2026-05-02 收录
假新闻识别
媒体素养调查
数据链接:
https://doi.org/10.7910/DVN/ULAKFW
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NEW
资源简介:
The dataset includes consumers' responses about their fake news awareness.
应用场景:
创建时间:
2024-09-08
相关数据集
FNC-1 (Fake News Challenge Stage 1)
文本分析
假新闻识别
FNC-1 被设计为一个姿态检测数据集,它包含 75,385 个标记的标题和文章对。这些对被标记为同意、不同意、讨论和无关。数据集中的每个标题都被表述为一个陈述
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2026-07-12 更新
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FACTIFY
事实验证
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FACTIFY是一个关于多模式事实验证的数据集。它包含图像,文本声明,参考文本文档和图像。任务是借助支持数据将索赔分为支持,证据不足和反驳类别。我们的目标是通过提供这种多模式数据集来打击社交媒体时代的假新闻。Factify包含50,000个带有100,000图像的声明,分为培训,验证和测试集。
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2026-07-12 更新
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x_g85_fn_dataset
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这是一个预处理过的数据集,用于构建X_G85机器学习模型。数据集包含了从不同来源收集的假新闻。数据集包含两个主要特征:'text'(文本)和'label'(标签),其中标签0表示假新闻,标签1表示真实新闻。数据集分为训练集、验证集和测试集,分别存储在fn_train.csv、fn_valid.csv和fn_test.csv文件中。此外,数据集的创建参考了Kaggle上的几个相关数据集。
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2024-07-04 更新
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Snopes 包含 FC 文章来自 snopes.com 的对。注意,每个子数据集中仍然可能存在误报,因为原始推文可能有多个假新闻故事,由来自同一事实检查网站的不同文章进行事实检查,但事实检查员没有将所有文章嵌入到回复中。
OpenDataLab
2026-07-12 更新
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community-datasets/urdu_fake_news
假新闻识别
乌尔都语
该数据集名为Bend the Truth (Urdu Fake News),主要用于乌尔都语的假新闻检测任务。数据集包含两个主要字段:news(新闻内容,乌尔都语字符串)和label(标签,表示新闻是真实的还是虚假的)。此外,数据集还包含一个category字段,用于表示新闻的类别,包括体育、健康、技术、娱乐和商业五个类别。数据集分为训练集和测试集,训练集包含638个样本,测试集包含262个样本。
Hugging Face
2024-06-26 更新
26
0
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