智源&计算所-互联网虚假新闻检测挑战赛

赛题的分析（Task 1）：
1、任务：给定一个新闻事件的文本，判定该事件属于真实新闻还是虚假新闻。
2、方法：训练一个二分类器，判别新闻是真还是假。
一、数据预处理：
a、样本数据观察：
训练集有38471条数据，每条数据有id、text、label三个字段，其中1代表正例 （真），0代表负例（假）

b、数据清洗：
1、生成训练词向量的数据
2、去掉训练样本里的无意义的噪音，例如：url、@+人名等…

def clearn_data():

    file = pd.read_csv('./train.csv')
    f = pd.DataFrame(file,columns=['text','label']).dropna(subset=['text','label'])
    print(f.head())
    i = 0
    with open('./train_vec.txt','w',encoding='utf-8') as ft,open('./train_data.txt','w',encoding='utf-8') as fl:
        for text,label in zip(f['text'],f['label']):
            if text != '':
                ft.write(' '.join(jieba.lcut(text.strip()))+'\n')  #生成训练词向量的数据
                line = re.sub(u'#.*?#|@[\u4E00-\u9FA5A-Za-z0-9_-]+|（.*?）|\(.*?\)|(https?|ftp|file)://[-A-Za-z0-9+&@#/%?=~_|!:,.;]+[-A-Za-z0-9+&@#/%=~_|