Ax-to-Grind Urdu是首个大规模公开的乌尔都语假新闻检测数据集，由武汉大学网络空间安全学院创建。该数据集包含10,083条来自巴基斯坦和印度主流乌尔都语报纸和新闻网站的新闻，涵盖15个不同领域，从2017年至2023年。数据集的创建过程包括从网站抓取新闻，并通过专家记者进行手动标注。该数据集主要用于解决乌尔都语假新闻检测问题，旨在通过提供丰富的多领域数据来提高检测算法的准确性和鲁棒性。

arXiv2024-03-21 更新280

Verifee

媒体可信度评估

虚假信息识别

我们介绍了Verifee数据集: 具有细粒度的可信赖性注释的新闻文章的新颖数据集。我们开发了一种详细的方法，根据文本的参数评估文本，包括编辑透明度，记者惯例和客观报道，同时惩罚操纵技术。我们带来了来自社交，媒体和计算机科学的各种研究人员，以克服这一跨学科问题的障碍和有限的框架。我们从近60个捷克在线新闻来源收集了超过10,000篇独特的文章。这些被归类为我们提出的信誉范围内的4个类别之一，从完全值

OpenDataLab2026-07-12 更新190

Fake News Dataset

假新闻检测

新闻分析

Dataset containing news labelled as fake and real

kaggle2020-10-26 更新370

FakeCovid

事实核查

假新闻检测

FakeCovid是一个多语言跨领域的事实核查新闻数据集，专门针对COVID-19，由德国的杜伊斯堡-埃森大学和班贝格大学创建。该数据集包含5182篇文章，覆盖105个国家的40种语言，主要从92个不同的核查网站收集。数据集内容涉及COVID-19的多个方面，如起源、国际反应等，通过手动标注分为11个类别。创建过程中，研究者从Poynter和Snopes获取参考链接，并手动收集和标注文章。该数据集

arXiv2020-06-20 更新210

Fake vs Real News Detection Dataset

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