MINT数据集是由里斯本大学理工学院创建，包含20,278篇来自葡萄牙主流和独立媒体的新闻文章。数据集覆盖了一整年的新闻内容，分为五个类别：硬新闻、观点文章、软新闻、讽刺新闻和阴谋论。创建过程中，通过半自动化的方式收集文章，并根据预定义的启发式规则进行分类。MINT数据集旨在解决现有数据集在新闻类型多样性方面的不足，特别是在新闻真实性研究中，为自然语言处理任务如虚假新闻检测提供丰富的资源。

arXiv2021-10-19 更新570

LIAR2

虚假新闻检测

自然语言处理

The [LIAR](https://doi.org/10.18653/v1/P17-2067) dataset has been widely followed by fake news detection researchers since its release, and along with a great deal of research, the community has provi

DataCite Commons2024-03-28 更新120

NeuralNews

文本生成

虚假新闻检测

NeuralNews 是用于机器生成的新闻检测的数据集。它由人工生成的文章和机器生成的文章组成。人工生成的文章是从 GoodNews 数据集中提取的，该数据集是从纽约时报中提取的。它包含 4 种类型的文章：Real Articles 和 Real Captions Real Articles and Generated Captions Generated Articles 和 Real Capt

OpenDataLab2026-07-12 更新570

moha/AraCovid19-MFH

虚假新闻检测

仇恨言论检测

ARACOVID19-MFH是一个包含10828条阿拉伯语推文的手动注释多标签数据集，用于假新闻和仇恨言论检测。这些推文被注释了10个不同的标签，标签设计考虑了推文的可查证性、积极/消极性和事实性等因素。数据集除了用于假新闻检测，还可以应用于仇恨言论检测、观点/新闻分类、方言识别等任务。

Hugging Face2025-10-06 更新150