FakeCovid
一个多语言跨领域的新冠肺炎事实核查新闻数据集，包含5182篇标注文章，用于假新闻检测。
基本信息
模态
文本
创建/更新时间
2020-06-20
资源简介
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，由杜伊斯堡-埃森大学和班贝格大学创建。数据集包含5182篇文章，覆盖105个国家的40种语言，从92个核查网站收集，手动标注为11个类别，内容涉及COVID-19的起源、国际反应等。主要用于自动检测假新闻，帮助解决疫情期间的信息真实性问题。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放千方医数集，医疗数据集部分，是为社区服务的公开医疗数据集搜索引擎，并不存储或者下载原始的任何数据。 如果您有其他医疗数据需求，可以和客服联系，或者下工单。我们有强大的三甲医疗机构帮助您提供个性化的医疗数据定制、采集、标注服务。
使用方式
数据集获取
源站：https://gautamshahi.github.io/FakeCovid/
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
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，由杜伊斯堡-埃森大学和班贝格大学创建。数据集包含5182篇文章，覆盖105个国家的40种语言，从92个核查网站收集，手动标注为11个类别，内容涉及COVID-19的起源、国际反应等。主要用于自动检测假新闻，帮助解决疫情期间的信息真实性问题。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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