diff --git a/dev-0/out.tsv b/dev-0/out.tsv new file mode 100644 index 0000000..d3e6606 --- /dev/null +++ b/dev-0/out.tsv @@ -0,0 +1,5452 @@ +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 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tokenize(x_train) +x_dev_tokenized = tokenize(x_dev) +x_test_tokenized = tokenize(x_test) + +# trained custom model form wiki-forms-all-100-skipg-ns +# run only on first try +# http://dsmodels.nlp.ipipan.waw.pl/dsmodels/wiki-forms-all-100-skipg-ns.txt.gz +# word2vec = KeyedVectors.load_word2vec_format( +# 'wiki-forms-all-100-skipg-ns.txt.gz', binary=False) +# word2vec.save("word2vec.bin") +word2vec = KeyedVectors.load("word2vec.bin") + +x_train = [np.mean([word2vec[word] for word in content if word in word2vec] or [ + np.zeros(100)], axis=0) for content in x_train] +x_train_tensor = torch.tensor( + np.array(x_train, dtype=np.float32).astype(np.float32)) +x_train_vec = np.array(x_train, dtype=np.float32) + +x_dev = [np.mean([word2vec[word] for word in content if word in word2vec] or [ + np.zeros(100)], axis=0) for content in x_dev] +x_dev_vec = np.array(x_dev, dtype=np.float32) + + +x_test = [np.mean([word2vec[word] for word in content if word in word2vec] or [ + np.zeros(100)], axis=0) for content in x_test] +x_test_vec = np.array(x_test, dtype=np.float32) + + +class NNModel(torch.nn.Module): + + def __init__(self): + super(NNModel, self).__init__() + self.fc1 = torch.nn.Linear(100, 200) + self.fc2 = torch.nn.Linear(200, 1) + + def forward(self, x): + x = self.fc1(x) + x = torch.relu(x) + x = self.fc2(x) + x = torch.sigmoid(x) + return x + + +model = NNModel() + +criterion = torch.nn.BCELoss() +optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) + +batch_size = 12 +for epoch in range(10): + loss_score = 0 + acc_score = 0 + items_total = 0 + model.train() + + for i in range(0, y_train.shape[0], batch_size): + X = x_train_vec[i:i + batch_size] + X = torch.tensor(X.astype(np.float32)) + Y = y_train[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] + + optimizer.zero_grad() + loss = criterion(Y_predictions, Y) + loss.backward() + 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