diff --git a/dev-0/out.tsv b/dev-0/out.tsv new file mode 100644 index 0000000..d7146bf --- /dev/null +++ b/dev-0/out.tsv @@ -0,0 +1,5452 @@ +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +0 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 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csv.reader(file_train, delimiter='\t') + X = [] + Y = [] + for line in csv_input: + Y.append(line[0]) + X.append(line[1]) + + Y = prep.fit_transform(Y) + with open("dev-0/in.tsv") as file_in: + work_file_lines = file_in.readlines() + MNB = make_pipeline(TfidfVectorizer(use_idf = True), MultinomialNB()) + + model = MNB.fit(X,Y) + + y_predict = model.predict(work_file_lines) + y_predict = np.array(y_predict) + + np.set_printoptions(threshold=np.inf) + labels = np.array2string(y_predict.flatten(), separator='\n', suppress_small=True) + + file_out = open("dev-0/out.tsv", 'w') + file_out.write(labels[1:-1]) + + with open("dev-0/out.tsv", 'r') as fix_space: + lines = fix_space.readlines() + + lines = [line.replace(' ', '') for line in lines] + with open("dev-0/out.tsv", 'w') as fix_space: + fix_space.writelines(lines) \ No newline at end of file diff --git a/skrypt-test-a.py b/skrypt-test-a.py new file mode 100644 index 0000000..af78454 --- /dev/null +++ b/skrypt-test-a.py @@ -0,0 +1,39 @@ +import numpy as np +from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB +from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer +from sklearn import preprocessing +from sklearn.pipeline import make_pipeline +import csv + +prep = preprocessing.LabelEncoder() + +with open("train/train.tsv") as file_train: + csv_input = csv.reader(file_train, delimiter='\t') + X = [] + Y = [] + for line in csv_input: + Y.append(line[0]) + X.append(line[1]) + + Y = prep.fit_transform(Y) + with open("test-A/in.tsv") as file_in: + work_file_lines = file_in.readlines() + MNB = make_pipeline(TfidfVectorizer(use_idf = True), MultinomialNB()) + + model = MNB.fit(X,Y) + + y_predict = model.predict(work_file_lines) + y_predict = np.array(y_predict) + + np.set_printoptions(threshold=np.inf) + labels = np.array2string(y_predict.flatten(), separator='\n', suppress_small=True) + + file_out = open("test-A/out.tsv", 'w') + file_out.write(labels[1:-1]) + + with open("test-A/out.tsv", 'r') as fix_space: + lines = fix_space.readlines() + + lines = [line.replace(' ', '') for line in lines] + with open("test-A/out.tsv", 'w') as fix_space: + fix_space.writelines(lines) \ No newline at end of file diff --git a/test-A/out.tsv b/test-A/out.tsv new file mode 100644 index 0000000..aa0b4a5 --- /dev/null +++ b/test-A/out.tsv @@ -0,0 +1,5447 @@ +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +0 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 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