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B-LOC O O B-MISC O O O O B-LOC O O B-MISC O O B-MISC O O O O O O O O B-MISC O O O B-LOC O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O B-MISC O O O O O O B-PER I-PER O O O B-MISC O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O B-LOC O O O O B-MISC O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O B-MISC O B-PER I-PER O O B-PER O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O B-MISC O O O B-LOC O O O O O B-LOC O O B-LOC O B-PER B-PER O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O B-PER O O O O O O B-LOC O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O B-LOC O O O B-PER I-PER O O O O O O B-MISC O O O B-LOC O O O O O O B-PER B-MISC O O B-PER B-PER O O O O O O O O O O
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B-LOC O O O B-LOC O O O O B-PER O O B-MISC O O B-PER O O O O O B-MISC I-MISC B-PER I-PER O O O O O B-LOC O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O B-LOC O O O B-LOC O B-PER I-PER O O O O O O O O O B-MISC I-MISC I-MISC O O O O O B-LOC O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O B-ORG I-ORG O O O O O O B-LOC O O O O O B-ORG I-ORG I-ORG O O O O O O O B-MISC O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O B-PER O B-PER O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O O O O O O B-LOC O O B-LOC O O O B-ORG I-ORG I-ORG B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O B-ORG O O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC I-MISC O O O B-MISC O O B-ORG I-ORG I-ORG O B-ORG O O O O O O O B-LOC O O B-LOC O O
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O O O O O B-LOC O O B-LOC O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O B-MISC O O B-PER O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O B-MISC I-MISC B-MISC O B-MISC O O O O
|
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O O O O O O O B-LOC O O B-LOC O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O B-PER O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O
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B-PER I-PER O O O O O O O B-PER O O O O B-LOC O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O B-PER B-PER I-PER O B-PER I-PER O O O O O B-PER I-PER O O B-MISC I-MISC I-MISC O O B-ORG O O O O B-MISC O O B-PER O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O B-ORG B-ORG I-ORG O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O B-MISC O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O B-LOC O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O B-LOC O B-PER O O B-LOC O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG I-ORG O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O B-LOC O O O O B-PER O B-PER O B-ORG O B-PER O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O B-LOC O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O
|
||||
|
210
gru.py
Normal file
210
gru.py
Normal file
@ -0,0 +1,210 @@
|
||||
import numpy as np
|
||||
import gensim
|
||||
import torch
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import csv
|
||||
import seaborn as sns
|
||||
from sklearn.model_selection import train_test_split
|
||||
import torch
|
||||
from torchcrf import CRF
|
||||
from tqdm import tqdm
|
||||
|
||||
from torchtext.vocab import Vocab
|
||||
from collections import Counter
|
||||
|
||||
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
|
||||
from sklearn.metrics import accuracy_score
|
||||
|
||||
DATA_PATH = ['train/train.tsv', 'dev-0/in.tsv', 'dev-0/expected.tsv', 'test-A/in.tsv']
|
||||
DATA_PATH_OUTPUT = ['dev-0/out.tsv', 'test-A/out.tsv']
|
||||
|
||||
def get_data(path):
|
||||
train = pd.read_table(path, error_bad_lines=False, header=None, quoting=csv.QUOTE_NONE)
|
||||
return train
|
||||
|
||||
def split(x):
|
||||
return x.split()
|
||||
|
||||
def replace(x):
|
||||
newList = []
|
||||
for word in x:
|
||||
if word == 'O':
|
||||
newList.append(0)
|
||||
if word == 'B-LOC':
|
||||
newList.append(1)
|
||||
if word == 'I-LOC':
|
||||
newList.append(2)
|
||||
if word == 'B-MISC':
|
||||
newList.append(3)
|
||||
if word == 'B-ORG':
|
||||
newList.append(4)
|
||||
if word == 'I-ORG':
|
||||
newList.append(5)
|
||||
if word == 'B-PER':
|
||||
newList.append(6)
|
||||
if word == 'I-PER':
|
||||
newList.append(7)
|
||||
return newList
|
||||
|
||||
def build_vocab(dataset):
|
||||
counter = Counter()
|
||||
for document in dataset:
|
||||
counter.update(document)
|
||||
return Vocab(counter, specials=['<unk>', '<pad>', '<bos>', '<eos>'])
|
||||
|
||||
def labels_process(dt):
|
||||
return [ torch.tensor([0] + document + [0], dtype = torch.long) for document in dt]
|
||||
|
||||
def data_process(dt, vocab):
|
||||
return [ torch.tensor([vocab['<bos>']] +[vocab[token] for token in document ] + [vocab['<eos>']], dtype = torch.long) for document in dt]
|
||||
|
||||
class GRU(torch.nn.Module):
|
||||
def __init__(self, doc_vocab_len, train_tokens_ids):
|
||||
super(GRU, self).__init__()
|
||||
self.emb = torch.nn.Embedding(doc_vocab_len, 100)
|
||||
self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2)
|
||||
self.rec = torch.nn.GRU(100, 256, 2, batch_first=True, bidirectional=True)
|
||||
self.fc1 = torch.nn.Linear(2*256, 9)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
emb = torch.relu(self.emb(x))
|
||||
emb = self.dropout(emb)
|
||||
gru_output, h_n = self.rec(emb)
|
||||
out_weights = self.fc1(gru_output)
|
||||
|
||||
return out_weights
|
||||
|
||||
|
||||
class NERModel(torch.nn.Module):
|
||||
def __init__(self,):
|
||||
super(NERModel, self).__init__()
|
||||
self.emb = torch.nn.Embedding(23627,200)
|
||||
self.fc1 = torch.nn.Linear(600,9)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
x = self.emb(x)
|
||||
x = x.reshape(600)
|
||||
x = self.fc1(x)
|
||||
return x
|
||||
|
||||
def configure(train, vocab):
|
||||
train_labels = labels_process(train[0])
|
||||
train_tokens_ids = data_process(train[1], vocab)
|
||||
ner_model = NERModel()
|
||||
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
|
||||
optimizer = torch.optim.Adam(ner_model.parameters())
|
||||
gru_model = GRU(len(vocab.itos),train_tokens_ids)
|
||||
|
||||
return train_labels, train_tokens_ids, ner_model, criterion, optimizer, gru_model
|
||||
|
||||
def training(gru_model, crf, train_labels, train_tokens_ids, ner_model, optimizer, criterion):
|
||||
for epoch in range(2):
|
||||
loss_score = 0
|
||||
acc_score = 0
|
||||
prec_score = 0
|
||||
selected_items = 0
|
||||
recall_score = 0
|
||||
relevant_items = 0
|
||||
items_total = 0
|
||||
gru_model.train()
|
||||
crf.train()
|
||||
for i in range(100):
|
||||
for j in range(1, len(train_labels[i]) - 1):
|
||||
X = train_tokens_ids[i][j-1: j+2]
|
||||
Y = train_labels[i][j: j+1]
|
||||
|
||||
Y_predictions = ner_model(X)
|
||||
|
||||
acc_score += int(torch.argmax(Y_predictions) == Y)
|
||||
|
||||
if torch.argmax(Y_predictions) != 0:
|
||||
selected_items +=1
|
||||
if torch.argmax(Y_predictions) != 0 and torch.argmax(Y_predictions) == Y.item():
|
||||
prec_score += 1
|
||||
|
||||
if Y.item() != 0:
|
||||
relevant_items +=1
|
||||
if Y.item() != 0 and torch.argmax(Y_predictions) == Y.item():
|
||||
recall_score += 1
|
||||
|
||||
items_total += 1
|
||||
|
||||
optimizer.zero_grad()
|
||||
loss = criterion(Y_predictions.unsqueeze(0), Y)
|
||||
loss.backward()
|
||||
optimizer.step()
|
||||
loss_score += loss.item()
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_result(result,path):
|
||||
features = ['O', 'B-LOC', 'I-LOC', 'B-MISC', 'B-ORG', 'I-ORG', 'B-PER', 'B-PER', 'I-PER']
|
||||
final_result = []
|
||||
|
||||
for i in range(len(result)):
|
||||
final_result.append([])
|
||||
for j in range(len(result[i])):
|
||||
final_result[i].append(features[result[i][j]])
|
||||
|
||||
f = open(path, "a")
|
||||
for i in final_result:
|
||||
f.write(' '.join(i) + '\n')
|
||||
f.close()
|
||||
|
||||
def get_crf(device):
|
||||
crf = CRF(9).to(device)
|
||||
return crf
|
||||
|
||||
def eval_dev(gru_model, tokens_ids, labels, crf, device):
|
||||
Y_pred = []
|
||||
crf.eval()
|
||||
for i in tqdm(range(len(labels))):
|
||||
batch_tokens = tokens_ids[i].unsqueeze(0).to(device)
|
||||
emissions = gru_model(batch_tokens).squeeze(0).unsqueeze(1).to(device)
|
||||
Y_pred += [crf.decode(emissions)[0]]
|
||||
|
||||
def eval_test(gru_model, tokens_ids, crf, device):
|
||||
Y_pred = []
|
||||
crf.eval()
|
||||
for i in tqdm(range(len(tokens_ids))):
|
||||
batch_tokens = tokens_ids[i].unsqueeze(0).to(device)
|
||||
emissions = gru_model(batch_tokens).squeeze(0).unsqueeze(1).to(device)
|
||||
Y_pred += [crf.decode(emissions)[0]]
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
#prepare train
|
||||
train = get_data(DATA_PATH[0])
|
||||
train[0] = train[0].map(split)
|
||||
train[1] = train[1].map(split)
|
||||
train[0] = train[0].map(replace)
|
||||
|
||||
#configure
|
||||
vocab = build_vocab(train[1])
|
||||
train_labels, train_tokens_ids, ner_model, criterion, optimizer, gru_model = configure(train, vocab)
|
||||
device = torch.device("cpu")
|
||||
crf = get_crf(device)
|
||||
|
||||
#train
|
||||
training(gru_model, crf, train_labels, train_tokens_ids, ner_model, optimizer, criterion)
|
||||
|
||||
#dev
|
||||
dev_in = get_data(DATA_PATH[1])
|
||||
dev_ex = get_data(DATA_PATH[2])
|
||||
dev_in[0] = dev_in[0].map(split)
|
||||
dev_ex[0] = dev_ex[0].map(split)
|
||||
dev_ex[0] = dev_ex[0].map(replace)
|
||||
dev_labels = labels_process(dev_ex[0])
|
||||
dev_tokens_ids = data_process(dev_in[0], vocab)
|
||||
eval_dev(gru_model, dev_tokens_ids, dev_labels, crf, device)
|
||||
|
||||
#test
|
||||
test_in = get_data(DATA_PATH[3])
|
||||
test_in[0] = test_in[0].map(split)
|
||||
test_tokens_ids = data_process(test_in[0], vocab)
|
||||
eval_test(gru_model, test_tokens_ids, crf, device)
|
||||
|
||||
#results
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
main()
|
||||
6
requirements-test.txt
Normal file
6
requirements-test.txt
Normal file
@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
# This only installs PyTorch with a specific CUDA version which may not be
|
||||
# compatible with yours. If so, install PyTorch with the correct CUDA version
|
||||
# as instructed on https://pytorch.org/get-started/locally/
|
||||
torch
|
||||
pytest==3.2.5
|
||||
pytest-cov==2.5.1
|
||||
4
requirements.txt
Normal file
4
requirements.txt
Normal file
@ -0,0 +1,4 @@
|
||||
-r requirements-test.txt
|
||||
flake8==3.5.0
|
||||
flake8-mypy==17.8.0
|
||||
yapf==0.25.0
|
||||
210
seq.py
Normal file
210
seq.py
Normal file
@ -0,0 +1,210 @@
|
||||
import numpy as np
|
||||
import gensim
|
||||
import torch
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import csv
|
||||
import seaborn as sns
|
||||
from sklearn.model_selection import train_test_split
|
||||
|
||||
from torchtext.vocab import Vocab
|
||||
from collections import Counter
|
||||
|
||||
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
|
||||
from sklearn.metrics import accuracy_score
|
||||
|
||||
DATA_PATH = ['train/train.tsv', 'dev-0/in.tsv', 'dev-0/expected.tsv', 'test-A/in.tsv']
|
||||
DATA_PATH_OUTPUT = ['dev-0/out.tsv', 'test-A/out.tsv']
|
||||
|
||||
def get_data(path):
|
||||
train = pd.read_table(path, error_bad_lines=False, header=None, quoting=csv.QUOTE_NONE)
|
||||
return train
|
||||
|
||||
def split(x):
|
||||
return x.split()
|
||||
|
||||
def replace(x):
|
||||
newList = []
|
||||
for word in x:
|
||||
if word == 'O':
|
||||
newList.append(0)
|
||||
if word == 'B-LOC':
|
||||
newList.append(1)
|
||||
if word == 'I-LOC':
|
||||
newList.append(2)
|
||||
if word == 'B-MISC':
|
||||
newList.append(3)
|
||||
if word == 'B-ORG':
|
||||
newList.append(4)
|
||||
if word == 'I-ORG':
|
||||
newList.append(5)
|
||||
if word == 'B-PER':
|
||||
newList.append(6)
|
||||
if word == 'I-PER':
|
||||
newList.append(7)
|
||||
return newList
|
||||
|
||||
def build_vocab(dataset):
|
||||
counter = Counter()
|
||||
for document in dataset:
|
||||
counter.update(document)
|
||||
return Vocab(counter, specials=['<unk>', '<pad>', '<bos>', '<eos>'])
|
||||
|
||||
def labels_process(dt):
|
||||
return [ torch.tensor([0] + document + [0], dtype = torch.long) for document in dt]
|
||||
|
||||
def data_process(dt, vocab):
|
||||
return [ torch.tensor([vocab['<bos>']] +[vocab[token] for token in document ] + [vocab['<eos>']], dtype = torch.long) for document in dt]
|
||||
|
||||
class NeuralNetwork(torch.nn.Module):
|
||||
def __init__(self, train_tokens_ids):
|
||||
super(NeuralNetwork, self).__init__()
|
||||
self.fc1 = torch.nn.Linear(10_000,len(train_tokens_ids))
|
||||
self.softmax = torch.nn.Softmax(dim=0)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
x = self.fc1(x)
|
||||
x = self.softmax(x)
|
||||
return x
|
||||
|
||||
|
||||
class NERModel(torch.nn.Module):
|
||||
def __init__(self,):
|
||||
super(NERModel, self).__init__()
|
||||
self.emb = torch.nn.Embedding(23627,200)
|
||||
self.fc1 = torch.nn.Linear(600,9)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
x = self.emb(x)
|
||||
x = x.reshape(600)
|
||||
x = self.fc1(x)
|
||||
return x
|
||||
|
||||
def configure(train, vocab):
|
||||
train_labels = labels_process(train[0])
|
||||
train_tokens_ids = data_process(train[1], vocab)
|
||||
ner_model = NERModel()
|
||||
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
|
||||
optimizer = torch.optim.Adam(ner_model.parameters())
|
||||
nn_model = NeuralNetwork(train_tokens_ids)
|
||||
|
||||
return train_labels, train_tokens_ids, ner_model, criterion, optimizer, nn_model
|
||||
|
||||
def training(nn_model, train_labels, train_tokens_ids, ner_model, optimizer, criterion):
|
||||
for epoch in range(2):
|
||||
loss_score = 0
|
||||
acc_score = 0
|
||||
prec_score = 0
|
||||
selected_items = 0
|
||||
recall_score = 0
|
||||
relevant_items = 0
|
||||
items_total = 0
|
||||
nn_model.train()
|
||||
for i in range(100):
|
||||
for j in range(1, len(train_labels[i]) - 1):
|
||||
X = train_tokens_ids[i][j-1: j+2]
|
||||
Y = train_labels[i][j: j+1]
|
||||
|
||||
Y_predictions = ner_model(X)
|
||||
|
||||
acc_score += int(torch.argmax(Y_predictions) == Y)
|
||||
|
||||
if torch.argmax(Y_predictions) != 0:
|
||||
selected_items +=1
|
||||
if torch.argmax(Y_predictions) != 0 and torch.argmax(Y_predictions) == Y.item():
|
||||
prec_score += 1
|
||||
|
||||
if Y.item() != 0:
|
||||
relevant_items +=1
|
||||
if Y.item() != 0 and torch.argmax(Y_predictions) == Y.item():
|
||||
recall_score += 1
|
||||
|
||||
items_total += 1
|
||||
|
||||
optimizer.zero_grad()
|
||||
loss = criterion(Y_predictions.unsqueeze(0), Y)
|
||||
loss.backward()
|
||||
optimizer.step()
|
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loss_score += loss.item()
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def eval_dev(nn_model, dev_tokens_ids, dev_labels, ner_model):
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result = []
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nn_model.eval()
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for i in range(len(dev_tokens_ids)):
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result.append([])
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for j in range(1, len(dev_labels[i]) - 1):
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X = dev_tokens_ids[i][j-1: j+2]
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Y = dev_labels[i][j: j+1]
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Y_predictions = ner_model(X)
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result[i].append(int(torch.argmax(Y_predictions)))
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return result
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def eval_test(nn_model, test_tokens_ids, ner_model):
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result = []
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nn_model.eval()
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||||
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||||
for i in range(len(test_tokens_ids)):
|
||||
result.append([])
|
||||
for j in range(1, len(test_tokens_ids[i]) - 1):
|
||||
|
||||
X = test_tokens_ids[i][j-1: j+2]
|
||||
Y_predictions = ner_model(X)
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||||
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||||
result[i].append(int(torch.argmax(Y_predictions)))
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||||
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||||
return result
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||||
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def generate_result(result,path):
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features = ['O', 'B-LOC', 'I-LOC', 'B-MISC', 'B-ORG', 'I-ORG', 'B-PER', 'B-PER', 'I-PER']
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||||
final_result = []
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||||
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||||
for i in range(len(result)):
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||||
final_result.append([])
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for j in range(len(result[i])):
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final_result[i].append(features[result[i][j]])
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||||
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f = open(path, "a")
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for i in final_result:
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f.write(' '.join(i) + '\n')
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f.close()
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def main():
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#prepare train
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train = get_data(DATA_PATH[0])
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||||
train[0] = train[0].map(split)
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||||
train[1] = train[1].map(split)
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||||
train[0] = train[0].map(replace)
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||||
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#configure
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vocab = build_vocab(train[1])
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train_labels, train_tokens_ids, ner_model, criterion, optimizer, nn_model = configure(train, vocab)
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#train
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training(nn_model, train_labels, train_tokens_ids, ner_model, optimizer, criterion)
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#dev
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||||
dev_in = get_data(DATA_PATH[1])
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||||
dev_ex = get_data(DATA_PATH[2])
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||||
dev_in[0] = dev_in[0].map(split)
|
||||
dev_ex[0] = dev_ex[0].map(split)
|
||||
dev_ex[0] = dev_ex[0].map(replace)
|
||||
dev_labels = labels_process(dev_ex[0])
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||||
dev_tokens_ids = data_process(dev_in[0], vocab)
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||||
result_dev = eval_dev(nn_model, dev_tokens_ids, dev_labels, ner_model)
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||||
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||||
#test
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||||
test_in = get_data(DATA_PATH[3])
|
||||
test_in[0] = test_in[0].map(split)
|
||||
test_tokens_ids = data_process(test_in[0], vocab)
|
||||
result_test = eval_test(nn_model, test_tokens_ids, ner_model)
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||||
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||||
#results
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generate_result(result_dev, DATA_PATH_OUTPUT[0])
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||||
generate_result(result_test, DATA_PATH_OUTPUT[1])
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||||
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||||
if __name__ == '__main__':
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||||
main()
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||||
230
test-A/out.tsv
Normal file
230
test-A/out.tsv
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
945
train/train.tsv
Normal file
945
train/train.tsv
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
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