编写一个程序，将给定的文本数据集进行清理和预处理。


一个包含1000篇英文新闻报道的数据集，包括错别字、缩写词、标点符号和HTML标签等各种文本噪声。
以下是一个简单的Python程序，可清理和预处理包含在文本文件中的英文新闻数据集，包括去除标点符号和HTML标记，纠正常见的拼写错误以及扩展常见的缩写词：
```
import re
import enchant
from bs4 import BeautifulSoup

# 加载词典
dictionary = enchant.Dict("en_US")

# 扩展常见缩写词
abbreviations = {
    "u": "you",
    "ur": "your",
    "r": "are",
    "w": "with",
    "bcoz": "because",
    "lol": "laugh out loud",
    "omg": "oh my god"
}

# 读取文本数据集
with open("news_dataset.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    dataset = file.read()

# 去除HTML标记
clean_dataset = BeautifulSoup(dataset, "html.parser").get_text()

# 去除标点符号
clean_dataset = re.sub(r'[^\w\s]', '', clean_dataset)

# 纠正拼写错误
for word in clean_dataset.split():
    if not dictionary.check(word):
        suggestions = dictionary.suggest(word)
        if suggestions:
            clean_dataset = clean_dataset.replace(word, suggestions[0])

# 扩展常见缩写词
for abbr, full in abbreviations.items():
    clean_dataset = re.sub(r"\b" + abbr + r"\b", full, clean_dataset)

# 输出处理后的数据集
print(clean_dataset)
```
请注意，此程序仅包含一些基本清理和预处理步骤。更复杂的情况可能需要更高级的技术和策略。