Daily article(7)

互联网谣言充斥网络,侵犯公民权利,引发恐慌,损害互联网信誉。文章提出法律手段制止谣言传播,教育公众识别谣言,保障互联网环境健康。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


                                                                                   On Internet rumors


    As  groundless scandals of both famous and unknown people, fake forecast of earthquakes and the like flood the Internet, no


one will deny the fact that Internet rumors have been a serious problem confronting us.


    Internet rumors will result in severe consequences if we keep turning a blind eye to them. First and foremost, made-up scandals


infringe upon citizens' rights, affecting their life and ruining their public image. Moreover, the spread of such rumors as those about


natural disasters will cause panic among people. Last but not least, Internet rumors will undermine the credibility of the Internet so


that people will no longer trust the information on it.


    Considering the seriousness of the problem, effective measures are to be adopted. First, it is imperative that laws be enforced


to stop the production and spread of Internet rumors. For instance, real-name system should be introduced into Internet use.


Second, people should be educated to identify groundless rumors. With laws and a conscious public, Internet rumors will not


bother us any more.



rumor:n. 谣言

groundless:无根据的

scandal:传闻,丑闻

fake forecast:虚假预报

flood:充斥

confront:对抗,面对

foremost:最重要的

infringe upon:侵犯

disaster:灾难

panic:n./v./adj. 恐慌

undermine:损害

it is imperative that:……是紧急必要的

enforce:执行

for instance:例如

conscious:有意识的,自觉的

<think>嗯,用户想查找DailyMail数据集相关的资源或使用说明。我需要仔细查看提供的引用信息中的相关部分。从引用[1]来看,abisee/cnn-dailymail这个GitHub仓库应该保存着非匿名版本的CNN/DailyMail数据集处理代码[^1]。引用[2]提供了数据集的具体处理方法,包括解压.tgz文件并将.story文件整理到统一目录下的操作步骤[^2]。引用[4]特别提到这个仓库包含Pointer-GeneratorNetworks模型实现,这个模型在文本摘要领域很知名[^4]。用户可能需要完整的下载地址。引用[5]整理的大型数据集网站selectdataset.com中包含该数据集信息[^5],我会在回复时提供完整网址。对于处理步骤,引用[2]中的解压和文件移动命令很重要,特别是需要提醒用户注意整理.story文件。考虑到用户可能需要更详细指导,我应该补充常见的预处理步骤,比如将故事和摘要分离。引用[3]提到这个数据集主要应用于抽象式文本摘要任务[^3],可以简要说明数据集价值。最后需要准备相关问题来帮助用户深入探索,比如处理过程中可能遇到的常见问题和替代资源获取渠道。</think> 基于您对Daily Mail数据集的需求,结合相关引用信息,整理关键资源及使用步骤: ### 数据集获取与使用指南 1. **官方GitHub仓库**(含代码与数据) 📦 项目地址:`github.com/abisee/cnn-dailymail` → 包含数据集预处理代码和非匿名版本下载链接[^1][^4] 2. **预处理流程** ```bash # 解压数据集(示例) tar zxvf cnn_stories.tgz -C raw_stories/ tar zxvf dailymail_stories.tgz -C raw_stories/ ``` → 需合并所有`.story`文件至统一目录[^2] → 文件移动方法参考:[Linux移动命令教程](https://blog.youkuaiyun.com/tailonh/article/details/124301984) 3. **备用下载源** 🌐 集成数据集平台: `https://www.selectdataset.com/dataset/70607709831f83178eb08689ca7accc4`[^5] → 提供444个大型数据集聚合索引 4. **核心应用场景** 💡 抽象文本摘要(Abstractive Summarization) → 支持Pointer-Generator等先进NLP模型训练[^3][^4] ### 典型工作流 ```mermaid graph LR A[下载.tgz文件] --> B[解压至raw_stories] B --> C[合并.story文件] C --> D[数据清洗] D --> E[划分训练/验证集] E --> F[模型训练] ``` ###
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