Тестовое задание для летней стажировки в "Контуре"

pip install -r requirements.txt

Для выполнения тестового задания требуется разработать модель, которая будет способна различать заголовки реальных и выдуманных новостей. Для обучения модели используйте данные из файла train.tsv. В файле находится таблица, состоящая из двух колонок. В колонке title записан заголовок новости. В колонке is_fake содержатся метки: 0 – новость реальная; 1 – новость выдуманная. Для демонстрации работы модели используйте данные тестового набора из файла test.tsv. В нем также есть колонка title, данные которой являются входными для вашей модели. Вам нужно скопировать файл test.tsv, переименовать его в predictions.tsv и заполнить колонку is_fake значениями предсказаний вашей модели, аналогично train.tsv. Изначально колонка заполнена значением 0.

1. Для оценки финального решения будет использоваться метрика F1 score.
2. Чистота кода, оформление и понятность исследования.

В качестве решения мы ожидаем zip-архив со всеми *.py и *.ipynb файлами в папке solution и файлом predictions.tsv в корне. Формат имени zip-архива: LastName_FirstName.zip (пример Ivanov_Ivan.zip). Файл predictions.tsv должен включать в себя колонку title, содержащую те же данные, что и исходный файл test.tsv, а также колонку is_fake, содержащую значения 0 или 1. Разметка тестового набора данных и включение его в обучение/валидацию запрещены.

В папке solution должно быть отражено исследование и весь код, необходимый для воспроизведения исследования.

Успехов!