diff --git a/dev-0/out.tsv b/dev-0/out.tsv index 43e0184..575fa6d 100644 --- a/dev-0/out.tsv +++ b/dev-0/out.tsv @@ -1,1751 +1,4612 @@ -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 1 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 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train_test_split + +from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups +# https://scikit-learn.org/0.19/datasets/twenty_newsgroups.html + +from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer +from sklearn.metrics import accuracy_score + + +# In[71]: + + +import numpy as np +import gensim +import torch +import pandas as pd +from gensim.test.utils import common_texts +from gensim.models import Word2Vec +import csv + + +# In[84]: + + +train_x = pd.read_csv('train/in.tsv', header=None, sep='\t', quoting=csv.QUOTE_NONE, error_bad_lines=False) +train_y = pd.read_csv('train/expected.tsv', header=None, sep='\t', quoting=csv.QUOTE_NONE, error_bad_lines=False) +dev_x = pd.read_csv('dev-0/in.tsv', header=None, sep='\t', quoting=csv.QUOTE_NONE, error_bad_lines=False) +dev_y = pd.read_csv('dev-0/expected.tsv', header=None, sep='\t', quoting=csv.QUOTE_NONE, error_bad_lines=False) +test_x = pd.read_csv('test-A/in.tsv', header=None, sep='\t',quoting=csv.QUOTE_NONE, error_bad_lines=False) + + +# In[85]: + + +print(len(train_x)) + + +# In[86]: + + +print(len(train_y)) + + +# In[87]: + + +train_y = train_y[0] + + +# In[100]: + + +dev_y = dev_y[0] + + +# In[88]: + + +print(type(train_y)) + + +# In[89]: + + +train_y = train_y.to_numpy() + + +# In[102]: + + +dev_y = dev_y.to_numpy() + + +# In[90]: + + +train_x.head + + +# In[91]: + + +dev_x.head() + + +# In[92]: + + +train_x = train_x[0] + + +# In[93]: + + +vec_model = Word2Vec(train_x, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4) + + +# In[ ]: + + +def w2v(model, data): + return np.array([np.mean([model.wv[word] if word in model.wv.key_to_index else np.zeros(100, dtype=float) for word in doc], axis=0) for doc in data]) + + + +# In[ ]: + + +w2v() + + +# In[96]: + + +dev_x = dev_x[0] +test_x = test_x[0] + + +# In[95]: + + +vec_x_train = np.array([np.mean([vec_model.wv[word] if word in vec_model.wv.key_to_index else np.zeros(100, dtype=float) for word in doc], axis=0) for doc in train_x]) + + +# In[97]: + + +vec_x_dev = np.array([np.mean([vec_model.wv[word] if word in vec_model.wv.key_to_index else np.zeros(100, dtype=float) for word in doc], axis=0) for doc in dev_x]) +vec_x_test = np.array([np.mean([vec_model.wv[word] if word in vec_model.wv.key_to_index else np.zeros(100, dtype=float) for word in doc], axis=0) for doc in test_x]) + + +# In[36]: + + +X_dev0_w2v = vectorize(vec_model,dev_x) +X_test_w2v = vectorize(vec_model,test_x) + + +# In[7]: + + +class NeuralNetworkModel(torch.nn.Module): + + def __init__(self): + super(NeuralNetworkModel, self).__init__() + self.fc1 = torch.nn.Linear(FEAUTERES,500) + self.fc2 = torch.nn.Linear(500,1) + + def forward(self, x): + x = self.fc1(x) + x = torch.relu(x) + x = self.fc2(x) + x = torch.sigmoid(x) + return x + + +# In[37]: + + +criterion = torch.nn.BCELoss() +optimizer = torch.optim.SGD(nn_model.parameters(), lr = 0.1) + + +# In[8]: + + +def get_loss_acc(model, X_dataset, Y_dataset): + loss_score = 0 + acc_score = 0 + items_total = 0 + model.eval() + for i in range(0, Y_dataset.shape[0], BATCH_SIZE): + X = np.array(X_dataset[i:i+BATCH_SIZE]).astype(np.float32) + X = torch.tensor(X) + Y = Y_dataset[i:i+BATCH_SIZE] + Y = torch.tensor(Y.astype(np.float32)).reshape(-1,1) + Y_predictions = model(X) + acc_score += torch.sum((Y_predictions > 0.5) == Y).item() + items_total += Y.shape[0] + + loss = criterion(Y_predictions, Y) + + loss_score += loss.item() * Y.shape[0] + return (loss_score / items_total), (acc_score / items_total) + + +# In[9]: + + +def predict(model, data): + model.eval() + predictions = [] + for x in data: + X = torch.tensor(np.array(x).astype(np.float32)) + Y_predictions = model(X) + if Y_predictions[0] > 0.5: + predictions.append("1") + else: + predictions.append("0") + return predictions + + +# In[18]: + + +FEAUTERES = 100 + + +# In[62]: + + +BATCH_SIZE = 5 + + +# In[58]: + + +nn_model = NeuralNetworkModel() + + +# In[103]: + + +for epoch in range(7): + loss_score = 0 + acc_score = 0 + items_total = 0 + nn_model.train() + for i in range(0, train_y.shape[0], BATCH_SIZE): + X = vec_x_train[i:i+BATCH_SIZE] + X = torch.tensor(X) + Y = train_y[i:i+BATCH_SIZE] + Y = torch.tensor(Y.astype(np.float32)).reshape(-1,1) + Y_predictions = nn_model(X) + acc_score += torch.sum((Y_predictions > 0.5) == Y).item() + items_total += Y.shape[0] + + optimizer.zero_grad() + loss = criterion(Y_predictions, Y) + loss.backward() + optimizer.step() + + loss_score += loss.item() * Y.shape[0] + + display(epoch) + display(get_loss_acc(nn_model,vec_x_train, train_y)) + display(get_loss_acc(nn_model, vec_x_dev, dev_y)) + + +# In[104]: + + +dev_pred = predict(nn_model, vec_x_dev) +test_pred = predict(nn_model, vec_x_test) + + +# In[105]: + + +dev_pred + + +# In[119]: + + +dev_pred = [int(i) for i in dev_pred] +test_pred = [int(i) for i in test_pred] + + +# In[120]: + + +dev_pred = np.array(dev_pred) +test_pred = np.array(test_pred) + + +# In[117]: + + +dev_pred + + +# In[121]: + + +np.savetxt("dev-0/out.tsv",dev_pred, delimiter="\t", fmt='%d') + + +# In[122]: + + +np.savetxt("test-A/out.tsv",test_pred, delimiter="\t", fmt='%d') + + +# In[ ]: + + + + diff --git a/test-A/out.tsv b/test-A/out.tsv index 82e0334..19c47bc 100644 --- a/test-A/out.tsv +++ b/test-A/out.tsv @@ -1,5152 +1,5152 @@ -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 1 -0 1 0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 1 1 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 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-0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 +1 0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 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-0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 1 1 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 1 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 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