孟加拉语假新闻数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：假新闻检测,孟加拉语,新闻分类,情感分析,数据集清洗,机器学习
数据概述：
本数据集包含一组经过精心整理的孟加拉语新闻文章，旨在支持假新闻检测的研究与应用。数据来源于多个知名孟加拉语新闻网站和公共API，涵盖了2018年1月至11月期间的新闻内容，提供了丰富的新闻趋势历史视角。数据经过严格的清洗和处理，移除了HTML符号、异常标点及其他格式问题，最终以CSV格式存储，方便用户进行分析和建模。数据集包含多个关键字段，如作者名称、标题、正文内容、发布时间、文章链接、国家名称和来源媒体等，为研究提供了详尽的信息支持。
数据用途概述：
该数据集适用于多个应用场景，包括但不限于：
1. 假新闻检测：研究人员可利用此数据集训练机器学习模型，识别和区分真实的新闻文章与虚假的信息，支持自动化的假新闻检测系统开发。
2. 新闻分类：数据中的内容属性和来源信息可用于对新闻文章进行主题分类，帮助分析新闻传播的模式和趋势。
3. 情感分析：通过分析孟加拉语新闻文章的情感倾向，研究者可以洞察公众对特定事件或话题的态度变化。
4. 教育培训：数据集也可用于教学和培训场景，帮助学生和从业人员理解文本分类、自然语言处理和机器学习在新闻领域的应用。
5. 媒体监控：媒体机构和相关部门可利用该数据集监控新闻内容的质量和真实性，提升信息传播的可信度。
本数据集为从事孟加拉语文本分析、假新闻检测和自然语言处理的研究者、开发者和数据科学家提供了宝贵的支持，其全面的覆盖范围和详细的属性信息为开发先进的分析模型奠定了坚实的基础。
