给定一组新闻文章的标题和正文，预测这些新闻文章是否为娱乐类新闻。如果是，输出1，如果不是，输出0。
新闻文章的标题和正文，共100篇。每篇文章提供一个标题和一到两个段落的正文。
使用机器学习模型（如朴素贝叶斯分类器或支持向量机）来对这些新闻文章进行分类，并基于模型的预测输出1或0。 在进行分类之前，应对文本进行预处理，例如去除停用词和将文本转换为数字表示。 可以使用Python中的自然语言处理库（如NLTK或spaCy）来执行这些任务。