Требуется разработать модель, которая будет способна различать заголовки реальных и выдуманных новостей.
Для обучения модели будут использоваться данные из файла train.tsv. В файле находится таблица, состоящая из двух колонок. В колонке title записаны заголовки новостей. В колонке is_fake содержатся метки: 0 – новость реальная, 1 – новость выдуманная.
Для демонстрации работы модели используются данные тестового набора из файла test.tsv. В нем также есть колонка title, данные которой являются входными для модели.
Необходимо скопировать файл test.tsv, переименовать его в predictions.tsv и заполнить колонку is_fake значениями предсказания модели, аналогично train.tsv.
Изначально колонка заполнена значением 0.
| classifier | results |
|---|---|
| PassiveAggressiveClassifier | 0.827257 |
| Logistic Regression | 0.845486 |
| Linear SVC | 0.854167 |
| MultinomialNB (Naive Bayes) | 0.855903 |
- реализовать пайлайн
- попробовать automl
- применить BERT