Multi-Source Bengali Fake News Detection Benchmark

kaggle2026-05-15 更新2026-06-17 收录

孟加拉语假新闻检测

多源虚假信息识别

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/faysalahmmed4200/multi-source-bengali-fake-news-detection-benchmark 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Large-Scale Bengali Fake News Corpus A Multi-Source Dataset for Fake News Detect

大规模孟加拉语虚假新闻语料库：一款用于虚假新闻检测的多源数据集

创建时间：

2026-05-15

BanFakeNews

孟加拉语假新闻检测

低资源自然语言处理

BanFakeNews是由伊斯兰技术大学的研究团队创建的孟加拉语假新闻检测数据集，旨在解决低资源语言中假新闻检测的数据稀缺问题。该数据集包含约50,000条新闻文章，其中新增了4,545条通过Gemma-3-27B-IT模型生成的合成假新闻样本，数据来源包括22个可信的孟加拉新闻门户和人工生成的虚假内容。数据集通过指令调优的LLM模型生成，并结合语义过滤和受控子采样技术以确保标签一致性和多样性，主

arXiv2026-05-02 更新120

MultiBanFakeDetect: An Extensive Benchmark Dataset for Multimodal Under-Resource Bangla Fake News Detection

孟加拉语假新闻检测

多模态内容

The MultiBanFakeDetect dataset consists of a total of 9,600 text-image instances from online forums, news websites, and social media. Covering political, social, Technology, and entertainment themes,

Mendeley Data40

BanFakeNews

孟加拉语假新闻检测

低资源自然语言处理

观察到假新闻在政治和金融等各个领域的快速传播可能造成的损害，使用语言分析自动识别假新闻引起了研究界的关注。然而，这种方法主要是为英语开发的，其中低资源语言仍然不在关注点。但虚假和操纵性新闻所产生的风险并不受语言的限制。在这项工作中，我们提出了一个约 50K 新闻的注释数据集，可用于为像孟加拉语这样的低资源语言构建自动假新闻检测系统。此外，我们提供数据集分析，并使用最先进的 NLP 技术开发基准系统

OpenXLab10

Fact-Checked Facebook News Corpus from Bangladesh

孟加拉语假新闻检测

事实核查

This dataset is a meticulously curated collection of Bengali fact-checked fake news reports, assembled by the FactWatch team, a renowned IFCN signatory and Meta's third-party fact-checking partner in

NIAID Data Ecosystem40

BanFakeMM: A Multimodal Bangla Fake News Detection Benchmark with Progressive Adversarial Attacks

多模态假新闻检测

孟加拉语假新闻检测

BanFakeMM is a large-scale, detector-guided multimodal Bengali fake news benchmark comprising 7,040 authentic news articles (with images) collected from eight Bangla newspapers across eleven topical c

Mendeley Data10

Multi-Source Bengali Fake News Detection Benchmark

资源简介：

相关数据集