Panda3

dev-0/out.tsv

@@ -1,471 +1,471 @@
-od
+pokoju
-dawna
+)
+;
+lecz
+nie
+?
+.
+po
+do
+niego
 i
 jeszcze
-,
-czy
-na
-niej
-;
-co
-on
-od
-.
-na
-co
-do
-głowy
-na
-jego
-i
-do
-panny
-do
-niego
-:
-po
-chwili
-o
-co
-?
 )
-:
-nie
-było
-mnie
-:
-nie
-ma
-do
-czasu
-i
-nie
-można
-do
-głowy
-do
-głowy
-i
-ja
-?
 .
-na
+panna
-drugi
+florentyna
-mnie
+do
-nie
+głowy
-był
-o
-,
-jak
-by
-od
-niej
-i
-o
-,
-jak
-nie
-można
-od
-niej
-,
-nie
-ma
-pan
-nie
-było
-i
-ja
-,
-co
-on
-jest
-na
-jego
-;
-ale
-co
 do
 domu
-?
+!
-)
-?
 a
-jeżeli
-ja
-go
-o
-do
-niej
-;
-ale
-nie
-mogłem
-i
-na
-co
-?
-na
-niego
-nie
-ma
-.
 potem
-.
-ale
-co
 ,
-i
+który
-ja
-go
-do
-mnie
 na
-prawo
-.
-pan
-,
-o
 jego
 na
-nim
+dzień
-?
+;
 do
 panny
-;
-ale
-,
-co
-,
-ale
-co
-mi
-o
-pani
-nie
-był
-i
-nie
-można
-;
-bo
-pan
-i
-od
-mnie
-:
-potem
-nie
-było
 do
-nich
+panny
-:
+?
-od
+,
-mnie
+ażeby
-;
+nie
-o
+ma
-nim
+mu
-;
-co
 ,
 a
-potem
+on
-od
 ,
-co
+ażeby
-mnie
+nie
+jest
+nie
+.
+ale
+ja
+.
+pan
+ignacy
+?
+po
+chwili
+go
+?
+na
+jego
+dzień
+?
+)
+i
+nie
+.
+ale
+może
+do
+domu
 ,
 nie
 jestem
-na
+i
-prawo
-od
-.
-a
 co
-ja
+do
-?
+niego
+)
+i
+nie
+będzie
+do
+głowy
+;
 i
 ja
-go
+,
-od
+na
-.
+drugi
+i
+do
+mnie
+,
+który
+do
+niej
+nie
+może
+być
+do
+końca
+?
+)
+,
+ażeby
+nie
+było
+do
+pani
+krzeszowskiej
+)
+?
+a
+może
+nie
+mam
+na
+myśl
+;
 ale
+ja
+,
+który
+?
+nie
+mam
+nie
+ma
+do
+niego
+i
+na
+niego
+;
+nawet
+i
+do
+mego
+do
+paryża
 i
 nawet
-od
+i
+nie
+,
+ale
+co
+,
+co
+do
+domu
+;
+może
+być
 do
 paryża
 :
 po
-obiedzie
+nie
-;
+?
-czy
+i
-może
-.
 ja
-,
+.
-ale
+panna
-,
+.
-ale
+a
-co
+może
-,
+?
+)
+na
+myśl
+nie
+było
+o
+?
+czy
+na
+myśl
+:
+a
+może
+?
 i
 o
 co
-do
-niego
-i
-jeszcze
-.
-nie
-jestem
-na
-niego
-nie
-do
-nas
-od
-niego
-nie
-ma
-;
-ale
-co
-,
-który
-,
-który
-mi
 ,
 a
-jeżeli
-ja
-?
-o
-mnie
-.
 pan
-?
 nie
-chce
+będzie
-na
 mnie
-:
-na
-drugim
-od
-powietrza
-do
-głowy
-;
-potem
-,
-nie
-mogłem
-nie
-był
-od
-niego
-nie
-,
-ani
-nie
-mam
-na
-nich
-i
-nie
-jest
 o
+nim
+;
+ale
+po
+,
+który
+?
+do
+paryża
+?
+a
+potem
+!
+po
+.
+co
+nie
+jestem
+.
+i
+jeszcze
+do
+mnie
+?
+i
+na
+myśl
+do
+końca
+?
+i
+na
+myśl
+:
+po
 ,
 jak
 nie
-było
+jestem
-i
 nie
 można
-?
-a
-nie
-ma
-na
-mnie
-na
-nich
-?
 i
 o
-ile
+.
+panna
+na
+co
+,
 nie
-było
+ma
-;
+być
-a
+)
-on
-na
-nich
-.
-na
-co
-.
-po
-francusku
-:
-ale
-co
-on
 ?
 nie
-był
+może
-,
+do
+czasu
+:
 nie
 jest
-i
+bardzo
-po
-obiedzie
-o
 ,
-co
+ani
-na
-niej
-od
-czasu
-,
-i
-ja
-o
-nim
 ,
 a
+on
+na
+kilka
 nie
-będzie
+ma
-do
+być
-niej
 i
-ja
-?
-nie
-było
-na
-nich
-,
-który
 o
-mnie
+niej
-na
+;
-mnie
-,
-na
-co
-od
 do
 panny
-do
+;
-nich
+na
-.
+mnie
-a
 nie
-ma
+mam
-od
+na
 mnie
 ,
+i
+nie
+na
+nią
+.
+panna
+na
+kilka
+dni
+na
+myśl
+i
 o
-ile
+:
-do
-nich
 nie
+o
 do
-niego
+głowy
-;
+:
 a
-nie
+może
-było
+na
-i
+nią
-nie
+:
-będzie
+na
-i
+mnie
-pan
+.
-od
-dawna
-?
 po
 chwili
-!
-nawet
-mnie
-.
-i
-jeszcze
-mi
-nie
-na
-nim
-,
-który
-o
-co
-do
-niej
-i
-jeszcze
-od
-do
-nich
-.
-i
-o
-nim
-:
-i
-po
-do
-domu
-do
-niej
-od
-.
-ale
-i
-ja
 mu
+,
+jak
+on
+nie
+może
+być
+)
 do
 niego
-na
-nim
-od
-.
-ja
 i
-na
-mnie
-:
-potem
-,
-ażeby
 o
+jego
 ,
-a
+ale
-nawet
+może
-o
+?
-nim
-i
 nie
 ma
-od
+?
-.
+ale
-pan
+ja
-do
-nich
-i
-na
-jego
-jego
-nie
-było
-do
-nas
 ,
 co
+i
+co
+nie
+będzie
+,
+co
+on
+,
+bo
+jest
+nie
+,
+co
+jest
+o
+,
+i
+nawet
+?
+nie
+,
+i
+co
+,
+nie
+mógł
+o
+nich
+nie
+,
+nie
+ma
+i
+nie
+mam
+,
+ale
+o
+nim
+nie
+będzie
+.
+a
+co
+nie
+będzie
+do
+niej
+.
+ale
+nie
+może
+do
+nas
+:
+po
+angielsku
+?
+po
+.
+po
+nie
+mam
+.
+po
+nie
+mam
+nic
+:
+co
+.
+po
+co
+.
+na
+co
+nie
 ?
 )
+nie
+,
+który
+?
+do
+domu
+na
+co
+dzień
+nie
+było
 o
+co
+dzień
+,
+który
+na
+nich
+.
+do
+niego
+)
+?
+do
+domu
+na
+kilka
+lat
+na
+niego
+)
+;
+nie
+może
+być
+od
+innych
+.
+pan
+jest
+.
+panna
+na
+chwilę
+na
+co
+na
+niego
+;
+na
+co
+,
+ażeby
+i
+na
+chwilę
+;
+ale
+może
+być
+?

main.py

@@ -1,38 +1,41 @@
-import numpy as np
-import torch
-from tqdm.notebook import tqdm
-from sklearn.model_selection import train_test_split
 import nltk
+import torch
+import numpy as np
+from tqdm.notebook import tqdm
 from nltk.tokenize import word_tokenize
+from sklearn.model_selection import train_test_split
 
 nltk.download('punkt')
 
+NGRAMS = 5
+BATCH_SIZE = 128
+EPOCHS = 15
+
 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
-with open("train/train.tsv", "r") as lalka_path:
+with open("train/train.tsv", "r", encoding="utf8") as lalka_path:
     lines = lalka_path.readlines()
-    
-train, test = train_test_split(lines, test_size = 0.2)
 
-with open("train/train_train.tsv", "w") as out_train_file:
+train, test = train_test_split(lines, test_size=0.2)
+
+with open("train/train_train.tsv", "w", encoding="utf8") as out_train_file:
     for i in train:
         out_train_file.write(i)
-        
+
-with open("train/train_test.tsv", "w") as out_test_file:
+with open("train/train_test.tsv", "w", encoding="utf8") as out_test_file:
     for i in test:
         out_test_file.write(i)
 
-lalka_path_train= 'train/train_train.tsv'
+lalka_path_train = 'train/train_train.tsv'
-lalka_path_valid= 'train/train_test.tsv'
+lalka_path_valid = 'train/train_test.tsv'
-
-corpora_train = open(lalka_path_train).read()
 
+corpora_train = open(lalka_path_train, encoding="utf8").read()
 corpora_train_tokenized = list(word_tokenize(corpora_train))
 corpora_train_tokenized = [token.lower() for token in corpora_train_tokenized]
 
 vocab_itos = sorted(set(corpora_train_tokenized))
-
 vocab_itos = vocab_itos[:15005]
+
 vocab_itos[15001] = "<UNK>"
 vocab_itos[15002] = "<BOS>"
 vocab_itos[15003] = "<EOS>"
@@ -43,118 +46,106 @@ vocab_stoi = dict()
 for i, token in enumerate(vocab_itos):
     vocab_stoi[token] = i
 
-NGRAMS = 5
-
 def get_token_id(dataset):
-    token_ids = [vocab_stoi['<PAD>']] * (NGRAMS-1) + [vocab_stoi['<BOS>']]
+    token_ids = [vocab_stoi['<PAD>']] * (NGRAMS - 1) + [vocab_stoi['<BOS>']]
     for token in dataset:
         try:
             token_ids.append(vocab_stoi[token])
         except KeyError:
             token_ids.append(vocab_stoi['<UNK>'])
     token_ids.append(vocab_stoi['<EOS>'])
-    
     return token_ids
 
-train_ids = get_token_id(corpora_train_tokenized)
-
 def get_samples(dataset):
     samples = []
-    for i in range(len(dataset)-NGRAMS):
+    for i in range(len(dataset) - NGRAMS):
-        samples.append(dataset[i:i+NGRAMS])
+        samples.append(dataset[i:i + NGRAMS])
-        
     return samples
 
+
+train_ids = get_token_id(corpora_train_tokenized)
+
 train_ids = get_samples(train_ids)
 
-train_ids = torch.tensor(train_ids, device = device)
+train_ids = torch.tensor(train_ids, device=device)
 
-corpora_valid = open(lalka_path_valid).read()
+corpora_valid = open(lalka_path_valid, encoding="utf8").read()
 
 corpora_valid_tokenized = list(word_tokenize(corpora_valid))
 corpora_valid_tokenized = [token.lower() for token in corpora_valid_tokenized]
 
 valid_ids = get_token_id(corpora_valid_tokenized)
 
-valid_ids = torch.tensor(get_samples(valid_ids), dtype = torch.long, device = device)
+valid_ids = torch.tensor(get_samples(valid_ids), dtype=torch.long, device=device)
+
 
 class GRU(torch.nn.Module):
 
     def __init__(self):
         super(GRU, self).__init__()
-        self.emb = torch.nn.Embedding(len(vocab_itos),100)
+        self.emb = torch.nn.Embedding(len(vocab_itos), 100)
-        self.rec = torch.nn.GRU(100, 256, 1, batch_first = True)
+        self.rec = torch.nn.GRU(100, 256, 1, batch_first=True)
-        self.fc1 = torch.nn.Linear( 256 ,len(vocab_itos))
+        self.fc1 = torch.nn.Linear(256, len(vocab_itos))
-        #self.dropout = torch.nn.Dropout(0.5)
 
     def forward(self, x):
         emb = self.emb(x)
-        #emb = self.dropout(emb)
         output, h_n = self.rec(emb)
         hidden = h_n.squeeze(0)
         out = self.fc1(hidden)
-        #out = self.dropout(out)
         return out
 
+
 lm = GRU().to(device)
-
 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
+optimizer = torch.optim.Adam(lm.parameters(), lr=0.0001)
 
-optimizer = torch.optim.Adam(lm.parameters(),lr=0.0001)
-
-BATCH_SIZE = 128
-EPOCHS = 15
 
 def get_ppl(dataset_ids):
-
     lm.eval()
-
     batches = 0
     loss_sum = 0
-    acc_score = 0
 
     for i in range(0, len(dataset_ids) - BATCH_SIZE + 1, BATCH_SIZE):
-        X = dataset_ids[i : i + BATCH_SIZE, :NGRAMS - 1]
+        X = dataset_ids[i:i + BATCH_SIZE, :NGRAMS - 1]
-        Y = dataset_ids[i : i + BATCH_SIZE, NGRAMS - 1]
+        Y = dataset_ids[i:i + BATCH_SIZE, NGRAMS - 1]
-        
+
         predictions = lm(X)
-        
+        loss = criterion(predictions, Y)
-        loss = criterion(predictions,Y)
         loss_sum += loss.item()
         batches += 1
 
     return np.exp(loss_sum / batches)
 
-history_ppl_train  = []
+history_ppl_train = []
-history_ppl_valid  = []
+history_ppl_valid = []
 
 for epoch in range(EPOCHS):
-    
     batches = 0
     loss_sum = 0
-    acc_score = 0
     lm.train()
+    total = len(train_ids) - BATCH_SIZE + 1
+    for i in range(0, total, BATCH_SIZE):
+        print('batches: ' + str(batches))
+
+        X = train_ids[i: i + BATCH_SIZE, :NGRAMS - 1]
+        Y = train_ids[i: i + BATCH_SIZE, NGRAMS - 1]
 
-    for i in tqdm(range(0, len(train_ids)-BATCH_SIZE + 1, BATCH_SIZE)):
-        X = train_ids[i : i + BATCH_SIZE, :NGRAMS - 1]
-        Y = train_ids[i : i + BATCH_SIZE, NGRAMS - 1]
-        
         predictions = lm(X)
-        loss = criterion(predictions,Y)
+        loss = criterion(predictions, Y)
-          
+
         optimizer.zero_grad()
         loss.backward()
         optimizer.step()
-        
+
         loss_sum += loss.item()
         batches += 1
-        
+
     ppl_train = get_ppl(train_ids)
     ppl_valid = get_ppl(valid_ids)
-    
+
     history_ppl_train.append(ppl_train)
     history_ppl_valid.append(ppl_valid)
-    
+
     print('epoch: ', epoch)
     print('train ppl: ', ppl_train)
     print('valid ppl: ', ppl_valid)
@@ -164,7 +155,6 @@ tokenized = list(word_tokenize('Gości innych nie widział oprócz spółleśnik
 tokenized = [token.lower() for token in tokenized]
 
 ids = []
-
 for word in tokenized:
     if word in vocab_stoi:
         ids.append(vocab_stoi[word])
@@ -173,10 +163,8 @@ for word in tokenized:
 
 lm.eval()
 
-ids = torch.tensor(ids, dtype = torch.long, device = device)
+ids = torch.tensor(ids, dtype=torch.long, device=device)
-
+preds = lm(ids.unsqueeze(0))
-preds= lm(ids.unsqueeze(0))
-
 vocab_itos[torch.argmax(torch.softmax(preds, 1), 1).item()]
 
 tokenized = list(word_tokenize('Lalka'))
@@ -189,54 +177,48 @@ for word in tokenized:
         ids.append(vocab_stoi[word])
     else:
         ids.append(vocab_stoi['<UNK>'])
-ids = torch.tensor([ids], dtype = torch.long, device = device)
+
+ids = torch.tensor([ids], dtype=torch.long, device=device)
 
 candidates_number = 10
 
 for i in range(30):
-    preds= lm(ids)
+    preds = lm(ids)
-    
+    candidates = torch.topk(torch.softmax(preds, 1), candidates_number)[1][0].cpu().numpy()
-    candidates = torch.topk(torch.softmax(preds,1),candidates_number)[1][0].cpu().numpy()
     candidate = 15001
-    
+
     while candidate > 15000:
         candidate = candidates[np.random.randint(candidates_number)]
-        
-    print(vocab_itos[candidate])
-    ids =  torch.cat((ids, torch.tensor([[candidate]], device = device)), 1)
 
-with open("dev-0/in.tsv", "r") as dev_path:
+    print(vocab_itos[candidate])
+    ids = torch.cat((ids, torch.tensor([[candidate]], device=device)), 1)
+
+print('starting outs...')
+
+with open("dev-0/in.tsv", "r", encoding="UTF-8") as dev_path:
     nr_of_dev_lines = len(dev_path.readlines())
-    
+
-with open("test-A/in.tsv", "r") as test_a_path:
+with open("test-A/in.tsv", "r", encoding="UTF-8") as test_a_path:
     nr_of_test_a_lines = len(test_a_path.readlines())
-    
+
-with open("dev-0/out.tsv", "w") as out_dev_file:
+with open("dev-0/out.tsv", "w", encoding="UTF-8") as out_dev_file:
     for i in range(nr_of_dev_lines):
-        preds= lm(ids)
+        preds = lm(ids)
-        
+        candidates = torch.topk(torch.softmax(preds, 1), candidates_number)[1][0].cpu().numpy()
-        candidates = torch.topk(torch.softmax(preds,1),candidates_number)[1][0].cpu().numpy()
         candidate = 15001
-        
         while candidate > 15000:
             candidate = candidates[np.random.randint(candidates_number)]
-            
         print(vocab_itos[candidate])
-        
+        ids = torch.cat((ids, torch.tensor([[candidate]], device=device)), 1)
-        ids =  torch.cat((ids, torch.tensor([[candidate]], device = device)), 1)
         out_dev_file.write(vocab_itos[candidate] + '\n')
-        
+
-with open("test-A/out.tsv", "w") as out_test_file:
+with open("test-A/out.tsv", "w", encoding="UTF-8") as out_test_file:
     for i in range(nr_of_dev_lines):
-        preds= lm(ids)
+        preds = lm(ids)
-        
+        candidates = torch.topk(torch.softmax(preds, 1), candidates_number)[1][0].cpu().numpy()
-        candidates = torch.topk(torch.softmax(preds,1),candidates_number)[1][0].cpu().numpy()
         candidate = 15001
-        
         while candidate > 15000:
             candidate = candidates[np.random.randint(candidates_number)]
-            
         print(vocab_itos[candidate])
-        
+        ids = torch.cat((ids, torch.tensor([[candidate]], device=device)), 1)
-        ids =  torch.cat((ids, torch.tensor([[candidate]], device = device)), 1)
+        out_test_file.write(vocab_itos[candidate] + '\n')
-        out_test_file.write(vocab_itos[candidate]  + '\n')

test-A/out.tsv

@@ -1,471 +1,471 @@
+)
+.
+do
+nas
+po
+do
+domu
+.
+panna
+felicja
+?
+na
+nią
+do
+mnie
+,
+i
+co
+i
+jeszcze
+i
+do
+głowy
+do
+niego
+?
+ale
+jeżeli
 ,
 ale
 nie
 mam
-.
+mnie
-ale
-o
-on
 ,
-czy
-,
-co
-on
-do
-głowy
-.
-na
-jego
-.
-pan
 i
-od
+już
-czasu
-do
-domu
-od
-dawna
-;
-ale
-co
-do
-pani
 i
-do
+ja
-nich
-nie
-było
-do
-domu
-;
-potem
-mu
-do
-głowy
-?
-ale
-o
-czym
-;
-potem
 do
 niego
+na
+głowie
+.
+panna
+felicja
+i
+ja
 .
 pan
-i
+ma
-nawet
-o
 do
 domu
 :
-od
+ale
-niej
+,
 nie
+jestem
+nie
+mam
+i
+nie
+,
+na
+którym
+na
+jego
+pokoju
+)
+i
+bez
+i
+do
+paryża
+na
+myśl
+,
+gdzie
 .
+panna
+nie
+na
+lewo
+i
+na
+mnie
+nie
+,
+który
+i
 nawet
-od
+nie
-czasu
+będzie
-od
+;
+nie
+było
+mu
+do
+mieszkania
+do
+paryża
+i
+o
+czym
+do
 niego
 na
-niego
+myśl
+.
+panna
+na
+kilka
+i
+o
+mnie
+na
+co
+i
+o
+co
+na
+jego
+?
+i
 do
-domu
+końca
+.
+i
+nie
+mam
+nie
+mam
+nie
+o
+,
+który
+do
+końca
+do
+czasu
+:
+i
+jeszcze
+,
+na
+niego
+,
+nie
+można
+:
 i
 jeszcze
 i
-nawet
-:
-ale
 na
-nią
+chwilę
-:
+i
-czy
 na
 lewo
-,
+:
-a
 na
 niego
-nie
+?
-było
+do
-.
+mnie
+do
+mnie
 i
+nie
+mógł
 o
-co
+nich
-na
-nią
-.
-na
-drugim
-do
-niej
-;
-lecz
-nawet
-do
-mnie
-;
 i
-on
 do
-mnie
+panny
-i
+,
 nie
+mógł
+o
+nim
+i
 do
-paryża
+końca
+;
+i
+ja
+go
+pan
 :
-od
+czy
+,
+który
+?
+)
 nie
-jest
+jestem
+go
 i
 na
 myśl
-do
+;
-paryża
+nawet
-,
-co
-,
-bo
-i
-jeszcze
-,
-ażeby
-mu
-do
-pani
-:
-potem
-:
-na
-prawo
-i
 nie
 można
 na
-lewo
+mnie
+nie
+będzie
 ,
-ażeby
+co
+na
+kilka
+do
+niego
+i
+o
+co
+najmniej
+nie
+może
+;
+i
 o
 czym
 :
 czy
-pan
+co
-jest
+nie
-od
-nas
-od
-powietrza
-?
-i
-pan
 ,
-ażeby
+a
-na
+ja
-nim
+go
-.
+i
+jeszcze
+:
+)
+:
 ale
 o
-nim
+,
+nie
+można
+na
+mnie
+i
+do
+pani
+baronowa
+;
+na
+co
+na
+kilka
 .
+po
+chwili
+do
+niego
+:
+po
+,
+nie
+ma
+,
+ale
+po
+do
+pokoju
+do
+mnie
+;
+nie
 na
 lewo
-od
+:
-niego
+na
-;
+głowie
+,
+a
+po
+południu
 i
 nie
-jest
+będę
-do
-niego
-nie
-do
-czasu
-na
-myśl
-,
-o
-na
-mnie
-?
-,
-nie
-ma
-i
 nie
 może
 o
-pani
+dziesiątej
+.
+na
+jego
+i
+jeszcze
+do
+czasu
+;
+a
+gdy
+nie
+będzie
+?
+o
+jej
+nie
+było
+?
+ale
+na
+kilka
+na
+kilka
+.
+po
+nie
+może
+,
+nie
+jest
+i
+o
+co
+na
+mnie
+:
+czy
+nie
+może
+nie
+będzie
+o
+nim
+;
+nawet
+nie
+jest
+o
+co
+,
+bo
+,
+a
+nawet
+na
+jego
+,
+ażeby
+,
+na
+których
+i
+co
+.
+po
+nie
+będzie
+mnie
+:
+ale
+o
+jej
+nie
+jest
+i
+o
+:
+co
+.
+)
+do
+paryża
+.
+ale
+czy
+co
+na
+nich
+;
+a
+nie
+będzie
+.
+a
+co
+nie
+mam
+nie
+mam
+nie
+.
+a
+co
+.
+panna
+do
+nas
+i
+nie
+będzie
+i
+co
+nie
+było
+.
+nie
+na
+nią
+i
+bez
+panny
+izabeli
+i
+na
+nią
+nie
 ,
 ale
 jeszcze
-od
 nie
-było
+można
 do
-paryża
+głowy
-i
-o
-pani
 ?
-i
 o
-mnie
 ,
-nie
+a
-mam
-na
-mnie
-,
-jak
-pan
-od
-mnie
-na
-myśl
-i
 nawet
-:
+nie
-ale
+będzie
-na
+do
-niego
+mnie
-na
-prawo
-od
-czasu
 do
 nas
 do
-panny
+końca
+nie
 .
-ja
+panna
-po
-odejściu
-?
-,
-o
-mnie
 na
-nią
+niego
-:
-co
-nie
-może
-być
-i
-ja
-od
-niej
-?
-od
-nie
-było
-na
-nich
-i
-jego
-do
-domu
-nie
-do
-pani
-.
-na
-mnie
-,
-a
-on
-i
-nie
-,
-na
-nim
-?
-a
-potem
-i
-na
-nim
-.
-ja
-na
-nią
-?
-a
-,
-który
-na
-mnie
 ;
-potem
-do
-mnie
 i
-od
-czasu
-od
-niego
-.
-a
-potem
 o
-nim
+jej
-do
-niego
-i
-na
-nim
-do
-mnie
-.
-a
-jeżeli
-pan
-,
-czy
-pan
-,
 o
-ile
+dziesiątej
-:
-o
-nie
-,
-nie
-było
 .
-a
-ja
-na
-nią
-na
-prawo
-od
-mnie
-:
-i
-jeszcze
-nie
-do
-mnie
-?
-a
-on
-o
-nim
-do
-domu
-?
-ale
-ja
-mu
-nie
-na
-prawo
-nie
-było
-na
-jego
-,
-i
-ja
-go
-i
-nie
-jest
-,
-ażeby
-na
-niego
-do
-pani
-.
-ale
-i
-cóż
-?
-i
-pan
-?
-,
-czy
-o
-mnie
-:
-na
-prawo
-i
-jeszcze
-,
-co
-do
-paryża
-nie
-na
-.
-nie
-jest
-na
-prawo
-?
-pan
-,
-i
-pan
-na
-nią
-.
-ale
-po
-mnie
-?
-do
-domu
-nie
-na
-niego
-do
-głowy
-;
-ale
-co
-mi
-o
-mnie
-.
-na
-prawo
-.
-a
-jeżeli
-go
-o
-nie
-na
-prawo
-od
-dawna
-do
-paryża
-nie
-.
-a
-nawet
-mnie
-?
-na
-prawo
-?
-na
-nią
-:
-na
-nim
-,
-co
-na
-jego
 nie
 ma
-;
 i
+ja
+na
+kilka
+minut
+?
+ale
+czy
+ja
+.
+ale
+ja
+do
+niej
+do
+końca
+i
+po
+do
+panny
+,
+nie
+można
+na
+niego