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

ogozcelik/english-fake-news-detection

假新闻检测

文本分类

MiDe22数据集包含5,284条英文推文，涵盖了2020年至2022年期间的多个事件，如俄罗斯-乌克兰战争、COVID-19大流行和难民问题。每条推文都有其错误信息标签，包括True、False和Other三类。数据集还包括用户与推文的互动数据，如点赞、回复、转发和引用。数据集的标注过程由五名标注者完成，每条推文至少由两名标注者标注，并使用Krippendorf’s alpha可靠性系数来衡量标

Hugging Face2024-07-10 更新490

F3_Dataset

机器学习

真假新闻分类

F3_Dataset仓库旨在提供易于访问和理解的多样的数据集，特别关注GPT模型前后的数据集差异，以及不同来源和类型的数据。它支持机器学习任务，特别是针对新闻文章和社交媒体帖子中真假新闻的检测。

github2023-12-03 更新350