Data_mining_HW5-假新闻检测2-源码

Data_mining_HW5-假新闻检测2 同HW4针对假新闻作分析，预测一则新闻是否可靠 资料集共有两个： 1：假0：真分别利用RNN与LSTM对“ train.csv”的资料建模，对“ test.csv”测试计算准确度 使用Keras或Tensorflow来完成 注：“ test.csv”的标签在“ sample_submission.csv”里面 作业流程： 资料前处理： 一种。读取资料，利用分割符号切割字串，建立train＆test之DataFrame b。去除停顿词 C。文字转向量（Tfidf，Ｗord2vec…等） 建模 一种。分别用RNN与LSTM对train.csv的资料进行建模，自行设计神经网路的架构 b。加入降落图层设置降落参数进行比较 C。 plot出训练过程中的精度与损耗值变化 评估模型 一种。利用“ text.csv”的资料对2.所建立的模型进行测试，并计