Social media fact-checking labels on misleading extreme weather content 2023-2025

Statista2026-04-11 收录

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https://www.statista.com/statistics/1619493/social-media-fact-checking-labels-misleading-extreme-weather-content/数据链接链接失效反馈

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资源简介：

Social media platforms applying fact-checking labels to misleading extreme weather posts between April 2023 and April 2025

PUBHEALTH

公共健康

事实核查

PUBHEALTH 是一个综合数据集，用于对公共卫生声明进行可解释的自动事实检查。 PUBHEALTH 数据集中的每个实例都有一个关联的真实性标签（真、假、未经证实、混合）。此外，数据集中的每个实例都有一个说明文本字段。解释是声明已被赋予特定真实性标签的理由。

Opencsg2024-03-14 更新630

COMMUNITYNOTES

社区注释

事实核查

COMMUNITYNOTES是一个大规模的多语言数据集，包含104,966条可能具有误导性的帖子及其对应的用户提供的解释性笔记和有用性标签。该数据集由墨尔本大学和MBZUAI的研究团队创建，旨在探索社区注释中解释性笔记的有用性及其原因。数据集内容涵盖了英语和其他多种语言，其中英语帖子占主导地位。该数据集通过从X社区注释网站上收集数据，并使用官方注释算法计算每个笔记的综合有用性和原因标签而构建。数据

arXiv2025-10-28 更新480

FACTIFY5WQA

事实核查

自然语言处理

该数据集名为FACTIFY5WQA，专为事实核实而设计，侧重于根据给定证据判断声明的真实性。它包含了利用5W框架从声明中生成的增强型问题。每个样本包含声明、证据、问题、声明答案、证据答案以及指示声明真实性（支持、中性或反驳）的标签。该数据集使用BLEU分数进行评估，规模为15,000个样本，其中10,500个用于训练，2,250个用于验证，另外2,250个用于测试。其任务是进行事实核实。

arXiv180

CoVERT

COVID-19

事实核查

CoVERT数据集是由德国斯图加特大学机器语言处理研究所创建，专注于生物医学领域的COVID-19相关信息。该数据集包含300条经过事实核查的推文，每条推文都标注了医学命名实体和关系。数据集通过创新的众包方法进行标注，众包工作者在线搜索支持证据。CoVERT数据集旨在解决生物医学领域中COVID-19相关信息的自动事实核查问题，为该领域的信息准确性提供支持。

arXiv2022-04-26 更新570

claims topic dataset

事实核查

信息验证

该数据集是从ClaimsKG中提取的claims主题数据集，包含了从事实核查网站提取的声明、标题、评论等，并通过DBPedia实体进行实体链接和关键词规范化处理。数据集提供了原始注释和经过协调的金标准数据集。

github2020-10-21 更新290