NELA-GT-2018：一个用于研究新闻文章中错误信息的大型多标签新闻数据集
NELA-GT-2018: A Large Multi-Labelled News Dataset for The Study of Misinformation in News Articles
摘要：
在本文中，我们提供了2018年2月至2018年11月收集的713 k篇文章的数据集。这些文章直接从194个新闻和媒体渠道收集，包括主流，超党派和阴谋来源。我们整合了来自8个不同评估网站的真实评级，涵盖了真实性的多个维度，包括可靠性，偏见，透明度，对新闻标准的遵守和消费者信任。NELA-GT-2018数据集可以在https://doi.org/10.7910/DVN/ULHLCB上找到。
英文摘要：
In this paper, we present a dataset of 713k articles collected between 02/2018-11/2018. These articles are collected directly from 194 news and media outlets including mainstream, hyper-partisan, and conspiracy sources. We incorporate ground truth ratings of the sources from 8 different assessment sites covering multiple dimensions of veracity, including reliability, bias, transparency, adherence to journalistic standards, and consumer trust. The NELA-GT-2018 dataset can be found at https://doi.org/10.7910/DVN/ULHLCB.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
