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Siam Ahmed…ClickbaitNot Clickbait2881Star Golpo2017-04-19 10:56:31ক্যামেরা বন্ধ হলেই যা করা শুরু করে দেন এই টিভি তার…ClickbaitClickbait198923ATN News2021-03-27 06:11:22স্বাস্থ্যঝুঁকিহীন জৈব আর ব্যাগিং পদ্ধতিতে চাষ হচ্ছ…Not ClickbaitNot Clickbait108133mytv Bangladesh2019-11-10 12:19:58ঘূর্ণিঝড় বুলবুল দুর্বল হয়ে গিয়েছেBulbul Cyclon…Not ClickbaitNot Clickbait781Independent Television2021-02-10 13:01:12১৬ বছরের উর্ধ্বে নারী-পুরুষ ম্যারাথনে অংশ নিতে পার…Not ClickbaitNot Clickbait166525Ekattor TV2021-04-22 06:49:31ডিএনসিসির হাসপাতালে বাড়ছে করোনা আক্রান্তদের ভিড়…Not ClickbaitNot Clickbait5148DBC NEWS2021-05-03 09:06:06দেশের বিভিন্ন জায়গায় বৃষ্টি হওয়াতে কমেছে তাপমাত্রাNot ClickbaitNot Clickbait115319Jamuna TV2021-07-03 05:09:13মুশফিককে কী টোটকা দিলেন হেরাথ? সাকিবও পেলেন বিশেষ …Not ClickbaitClickbait3268038907ATN News2021-07-08 11:44:08লকডাউন না মেনেই ঢাকা ছাড়ছেন মানুষNot ClickbaitNot Clickbait692291045Jamuna TV2020-12-17 11:10:16ভুয়া কলসেন্টার খুলে বিদেশিদের কোটি কোটি টাকার প্রত…Not ClickbaitNot Clickbait10082201Channel 242020-01-15 11:06:58জনগণ স্বতঃস্ফূর্তভাবে নেমে পড়ায় আচরণবিধি লঙ্ঘন হচ্…Not ClickbaitNot Clickbait37812Dr Jahangir Kabir2020-04-04 07:24:24বর্তমান পরিস্হিতিতে ঘরে বসে ইয়োগা এবং ফ্রী হ্যান্ড…Not ClickbaitNot Clickbait3110197184注样例涵盖不同标签类型、发布年份和频道来源展示了数据集的多样性特征。完整数据集中包含所有视频的详细信息。应用场景多语言Clickbait检测模型训练该数据集为训练孟加拉语Clickbait检测模型提供了大规模标注数据。通过利用25万多条标注样本研究人员可以开发专门针对孟加拉语语言特点的检测算法。与英语等资源丰富语言相比孟加拉语NLP研究相对滞后此数据集填补了这一空白使研究人员能够训练出更准确的特定语言模型。这些模型可以识别孟加拉语特有的Clickbait模式、表达方式和文化语境相关的误导性内容为孟加拉语互联网用户提供更可靠的信息筛选工具。跨标注方法模型评估与对比数据集包含自动标注、人工标注和AI标注三种不同的标注方式为模型评估提供了独特视角。研究人员可以比较不同标注方法的一致性目前自动标注与AI标注一致性达89.56%分析人工标注与自动标注的差异从而改进标注算法。此外这一多标注体系也支持开发更鲁棒的集成模型结合多种标注结果提高检测准确性。通过这种方式研究人员可以探索半监督学习和主动学习方法减少对大量人工标注的依赖降低模型训练成本。社交媒体内容安全监测系统开发基于该数据集开发的Clickbait检测系统可以集成到社交媒体平台和新闻聚合服务中实时监测和筛选误导性内容。孟加拉语作为世界主要语言之一拥有庞大的在线用户群体开发专门的内容过滤系统对于维护网络信息环境至关重要。系统可以根据视频标题、描述等元数据快速识别潜在的Clickbait内容为用户提供预警或降级展示减少误导性信息的传播。同时系统还可以分析Clickbait内容的传播模式为平台制定更有效的内容管理策略提供数据支持。跨文化传播与虚假信息研究该数据集为研究跨文化背景下Clickbait内容的特点和传播规律提供了宝贵资源。通过分析孟加拉语Clickbait内容与其他语言如英语、印地语等的异同研究人员可以深入了解文化因素如何影响误导性内容的产生和传播。此外数据集包含2012-2023年的时间跨度可以用于研究Clickbait内容随时间的演变趋势特别是在重大社会事件或疫情期间的变化。这些研究对于理解全球信息生态系统、制定跨文化传播策略和应对虚假信息挑战具有重要意义。媒体影响力与内容策略分析数据集包含54个不同频道的视频信息和详细的统计数据观看量、点赞数、评论数等为分析媒体影响力和内容策略提供了丰富素材。研究人员可以比较不同类型频道的Clickbait使用频率分析Clickbait策略与内容传播效果的关系。例如可以研究Clickbait标题是否真的能带来更高的观看量和互动率以及这种影响在不同类型的内容和不同受众群体中的差异。这些分析结果可以帮助媒体机构制定更负责任和有效的内容策略平衡吸引注意力和提供高质量信息的需求。低资源语言NLP技术发展作为一个大规模的孟加拉语标注数据集它可以推动低资源语言NLP技术的整体发展。研究人员可以利用这些数据预训练或微调语言模型提高模型对孟加拉语的理解能力。这些技术进步不仅限于Clickbait检测还可以应用于情感分析、主题建模、文本分类等多种NLP任务。通过共享和利用此类数据集可以加速孟加拉语等低资源语言的AI技术发展缩小与英语等资源丰富语言的技术差距促进全球AI技术的包容性发展。教育与公众意识提升基于数据集的分析结果可以用于开发教育材料提高公众对Clickbait内容的识别能力。通过展示典型的孟加拉语Clickbait模式和案例教育工作者可以帮助用户理解如何批判性地评估在线内容。此外数据集还可以用于开发互动式学习工具让用户在实践中提高识别能力。这种教育努力对于培养信息素养、减少虚假信息的负面影响具有长期价值特别是在数字媒体日益普及的孟加拉语社区。总结本数据集作为大规模、多维度的孟加拉语Clickbait检测资源具有重要的研究和应用价值。通过提供253,070条高质量标注记录涵盖54个不同频道和12年时间跨度数据集为多语言内容安全研究、低资源语言NLP技术发展和跨文化传播分析提供了坚实基础。数据集的核心优势在于其多源标注体系自动标注、人工标注和AI标注、丰富的元数据信息以及对孟加拉语这一重要但资源相对匮乏的语言的专注。这些特点使其成为开发Clickbait检测模型、分析媒体影响力和提升在线信息质量的理想选择。随着数字内容的持续增长对高质量内容过滤技术的需求将不断增加。本数据集的开放和共享将有助于推动相关研究和技术的发展为创建更健康、更可靠的在线信息环境贡献力量。有需要了解更多详情或获取完整数据集的研究人员和机构可通过适当渠道联系获取。