From 9ca2e731a8fcf4c6236fd1601ca4a9ae78b5c6ee Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: s406917 Date: Mon, 31 May 2021 20:41:40 +0200 Subject: [PATCH] word2vec --- dev-0/out.tsv | 1350 +++++++++++++++++++++++------------------------ main.py | 100 +++- test-A/out.tsv | 1352 ++++++++++++++++++++++++------------------------ 3 files changed, 1431 insertions(+), 1371 deletions(-) diff --git a/dev-0/out.tsv b/dev-0/out.tsv index 407f985..3d9dab4 100644 --- a/dev-0/out.tsv +++ b/dev-0/out.tsv @@ -14,11 +14,11 @@ 1 1 0 -1 +0 1 0 0 -1 +0 1 1 1 @@ -28,35 +28,35 @@ 1 0 1 -0 -0 1 +1 +0 0 1 1 0 0 0 -1 0 0 -1 -1 +0 0 1 +0 1 0 +0 1 1 0 0 1 1 -1 +0 0 1 1 -1 +0 1 1 1 @@ -67,19 +67,19 @@ 1 1 1 -1 +0 1 0 0 1 0 -1 -1 0 1 +0 1 +0 1 -1 +0 1 1 0 @@ -101,10 +101,10 @@ 0 0 0 +0 1 1 1 -0 1 0 1 @@ -112,7 +112,7 @@ 1 1 1 -0 +1 1 0 1 @@ -122,11 +122,11 @@ 0 0 1 -0 1 -0 1 +0 1 +0 1 0 1 @@ -142,19 +142,19 @@ 1 0 0 -1 -1 -1 +0 1 1 0 1 -1 0 1 1 +0 +0 1 1 +0 1 0 0 @@ -163,9 +163,9 @@ 0 0 1 -1 0 -1 +0 +0 0 1 1 @@ -178,7 +178,7 @@ 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error_bad_lines=False) -X_train = train[0].astype(str).tolist() -Y_train = train[1].astype(str).tolist() +class NeuralNetworkModel(torch.nn.Module): + def __init__(self): + super(NeuralNetworkModel, self).__init__() + self.l01 = torch.nn.Linear(300,300) + self.l02 = torch.nn.Linear(300,1) -naive_b = MultinomialNB() -count_vec = CountVectorizer() + def forward(self, x): + x = self.l01(x) + x = torch.relu(x) + x = self.l02(x) + x = torch.sigmoid(x) + return x -Y_train=count_vec.fit_transform(Y_train) -naive_b.fit(Y_train, X_train) +def doc2vec(doc): + return np.mean([word2vec[word] for word in doc if word in word2vec] or [np.zeros(300)], axis=0) -dev = pd.read_csv('dev-0/in.tsv', sep='\n', header=None) -X_dev = dev[0].astype(str).tolist() -Y_dev = count_vec.transform(X_dev) -dev_predict = naive_b.predict(Y_dev) -dev_out = open('dev-0/out.tsv', 'w') +train = pd.read_table('train/train.tsv', error_bad_lines=False, sep='\t', header=None, quoting=3) +X_dev = pd.read_table('dev-0/in.tsv', error_bad_lines=False, sep='\t', header=None, quoting=3) +Y_dev = pd.read_table('dev-0/expected.tsv', error_bad_lines=False, sep='\t', header=None, quoting=3) +X_test = pd.read_table('test-A/in.tsv', error_bad_lines=False, sep='\t', header=None, quoting=3) -for p in dev_predict: - dev_out.write(p + '\n') +X_train = train[1].str.lower() +Y_train = train[0] +X_dev = X_dev[0].str.lower() +X_test = X_test[0].str.lower() -test = pd.read_csv('test-A/in.tsv', sep='\n', header=None) -X_test = test[0].astype(str).tolist() -Y_test = count_vec.transform(X_test) -test_predict = naive_b.predict(Y_test) -test_out = open('test-A/out.tsv', 'w') +X_train = [word_tokenize(x) for x in X_train] +X_dev = [word_tokenize(x) for x in X_dev] +X_test = [word_tokenize(x) for x in X_test] -for p in test_predict: - test_out.write(p + '\n') +word2vec = gensim_downloader.load('word2vec-google-news-300') +X_train = [doc2vec(doc) for doc in X_train] +X_dev = [doc2vec(doc) for doc in X_dev] +X_test = [doc2vec(doc) for doc in X_test] +model = NeuralNetworkModel() +BATCH_SIZE = 5 +criterion = torch.nn.BCELoss() +optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) + +for epoch in range(5): + model.train() + for i in range(0, Y_train.shape[0], BATCH_SIZE): + X = X_train[i:i + BATCH_SIZE] + X = torch.tensor(X) + Y = Y_train[i:i + BATCH_SIZE] + Y = torch.tensor(Y.astype(np.float32).to_numpy()).reshape(-1, 1) + optimizer.zero_grad() + outputs = model(X.float()) + loss = criterion(outputs, Y) + loss.backward() + optimizer.step() + +Y_dev = [] +Y_test = [] +model.eval() + +with torch.no_grad(): + for i in range(0, len(X_dev), BATCH_SIZE): + X = X_dev[i:i + BATCH_SIZE] + X = torch.tensor(X) + outputs = model(X.float()) + Y = (outputs > 0.5) + Y_dev.extend(Y) + + for i in range(0, len(X_test), BATCH_SIZE): + X = X_test[i:i + BATCH_SIZE] + X = torch.tensor(X) + outputs = model(X.float()) + Y = (outputs >= 0.5) + Y_test.extend(Y) + +Y_dev = np.asarray(Y_dev, dtype=np.int32) +Y_test = np.asarray(Y_test, dtype=np.int32) +dev = pd.DataFrame({'label': Y_dev}) +test = pd.DataFrame({'label': Y_test}) +dev.to_csv(r'dev-0/out.tsv', sep='\t', index=False, header=False) +test.to_csv(r'test-A/out.tsv', sep='\t', index=False, header=False) \ No newline at end of file diff --git a/test-A/out.tsv b/test-A/out.tsv index a4034e8..354857f 100644 --- a/test-A/out.tsv +++ b/test-A/out.tsv @@ -1,12 +1,11 @@ 1 1 -1 0 -1 -1 0 1 1 +0 +0 1 1 1 @@ -15,6 +14,7 @@ 1 1 1 +0 1 1 1 @@ -27,13 +27,13 @@ 1 1 1 +1 0 0 -0 -1 1 0 0 +0 1 0 0 @@ -45,29 +45,31 @@ 0 0 1 -1 -0 -1 0 0 1 -0 1 1 0 0 -0 1 1 1 +0 +0 +1 +0 1 1 +0 1 1 0 0 0 +0 1 +0 1 0 1 @@ -77,8 +79,6 @@ 1 0 1 -0 -0 1 1 0 @@ -88,32 +88,32 @@ 1 0 1 -1 0 0 0 0 0 0 -1 0 -1 0 1 1 +0 1 1 +0 +1 1 1 1 0 0 +1 0 0 0 0 0 -1 0 1 1 @@ -122,11 +122,11 @@ 1 0 1 -1 +0 1 0 0 -1 +0 0 1 0 @@ -134,17 +134,14 @@ 0 0 1 -1 -1 0 1 +0 1 1 -1 -0 0 1 -1 +0 1 0 1 @@ -152,6 +149,9 @@ 0 1 1 +0 +0 +0 1 0 0 @@ -160,7 +160,7 @@ 1 0 1 -1 +0 1 1 0 @@ -168,7 +168,7 @@ 1 0 1 -0 +1 1 0 1 @@ -195,8 +195,8 @@ 0 0 0 -0 1 +0 1 0 1 @@ -206,14 +206,14 @@ 0 1 0 -1 +0 0 1 1 0 1 1 -1 +0 1 1 0 @@ -237,28 +237,28 @@ 0 1 0 -0 1 -0 1 +0 1 +0 1 0 0 1 1 +0 1 +0 1 1 1 1 1 1 -0 -1 -1 -1 1 +0 +0 1 1 0 @@ -268,7 +268,7 @@ 1 1 1 -1 +0 0 1 0 @@ -278,16 +278,16 @@ 1 0 1 -1 +0 1 0 0 1 0 1 +0 1 -1 -1 +0 1 0 1 @@ -302,7 +302,7 @@ 0 1 1 -0 +1 0 1 1 @@ -317,26 +317,26 @@ 0 0 1 -1 -1 0 0 -1 -1 +0 +0 +0 +0 +0 0 0 1 1 -1 -1 +0 1 0 0 -1 0 -1 0 1 +0 +0 1 1 1 @@ -349,15 +349,14 @@ 1 1 1 -1 0 0 -1 -0 0 1 +0 1 1 +0 1 1 1 @@ -367,6 +366,7 @@ 1 1 0 +0 1 1 1 @@ -376,22 +376,22 @@ 0 1 1 +1 0 0 0 1 1 -1 -1 -1 0 1 +0 1 +0 1 0 1 1 -0 +1 1 1 0 @@ -413,9 +413,6 @@ 0 1 1 -0 -1 -0 1 1 0 @@ -425,37 +422,40 @@ 1 0 0 -0 1 -0 1 0 1 1 0 -0 1 1 -0 1 +0 +0 +0 1 1 0 1 +0 1 0 +0 1 +0 1 1 0 -1 0 0 -1 0 1 1 1 +1 +1 +0 0 0 1 @@ -472,14 +472,11 @@ 1 1 0 -1 -1 +0 +0 0 1 -1 -1 -1 -1 +0 1 1 1 @@ -496,6 +493,9 @@ 0 0 0 +1 +0 +0 0 0 0 @@ -512,7 +512,7 @@ 1 1 1 -1 +0 0 0 0 @@ -527,7 +527,7 @@ 1 1 1 -1 +0 1 1 0 @@ -547,22 +547,21 @@ 0 0 0 +0 1 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-2172,37 +2171,37 @@ 0 1 1 -1 0 0 +1 0 0 1 0 1 +0 1 1 0 -0 -1 1 1 1 1 +0 1 1 0 1 1 1 -1 0 -1 -1 0 0 +1 +0 0 0 +1 0 1 1 @@ -2215,19 +2214,19 @@ 1 1 1 -1 0 0 0 0 -1 0 0 -1 0 0 1 0 +1 +1 +0 0 1 1 @@ -2242,7 +2241,7 @@ 1 1 1 -1 +0 1 0 1 @@ -2254,17 +2253,17 @@ 1 1 1 -1 -1 0 0 0 +0 +1 +0 1 +0 1 1 1 -0 -0 1 0 0 @@ -2274,19 +2273,17 @@ 1 0 1 -0 1 1 +0 1 1 0 0 0 -1 0 0 -1 -1 +0 1 1 1 @@ -2297,6 +2294,8 @@ 1 1 0 +0 +1 1 0 1 @@ -2310,10 +2309,9 @@ 1 0 1 -1 -1 0 1 +0 1 1 1 @@ -2323,14 +2321,15 @@ 1 1 1 -0 +1 +1 1 1 1 1 0 0 -1 +0 0 1 1 @@ -2350,7 +2349,7 @@ 1 0 1 -1 +0 1 0 1 @@ -2368,10 +2367,10 @@ 1 1 1 +0 1 1 0 -0 1 0 1 @@ -2396,10 +2395,9 @@ 0 1 1 -1 0 0 -1 +0 1 1 1 @@ -2411,16 +2409,17 @@ 1 0 0 -1 0 -1 -1 +0 0 1 1 0 0 1 +0 +0 +0 1 1 1 @@ -2433,7 +2432,7 @@ 1 1 0 -1 +0 1 1 0 @@ -2446,14 +2445,14 @@ 0 1 1 +0 1 -1 -1 -1 0 0 0 1 +0 +1 1 1 0 @@ -2467,7 +2466,7 @@ 1 1 1 -1 +0 0 0 0 @@ -2487,9 +2486,9 @@ 1 1 1 +1 0 -0 -0 +1 0 1 0 @@ -2497,15 +2496,15 @@ 0 0 1 -1 0 0 -1 0 1 +0 1 1 -1 +0 +0 0 1 1 @@ -2520,20 +2519,28 @@ 1 1 0 +0 1 1 -0 1 0 +1 0 1 1 1 1 +0 +0 +0 +1 1 1 1 +0 1 +0 +0 1 1 1 @@ -2545,18 +2552,10 @@ 1 0 1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -0 -1 0 0 1 -0 +1 1 1 0 @@ -2567,7 +2566,7 @@ 1 1 0 -1 +0 1 0 0 @@ -2581,7 +2580,7 @@ 1 1 0 -1 +0 1 1 1 @@ -2591,17 +2590,17 @@ 0 0 1 -1 +0 1 0 1 1 0 -1 +0 0 1 1 -1 +0 1 1 0 @@ -2614,11 +2613,11 @@ 1 1 0 +0 1 1 1 -1 -1 +0 1 0 0 @@ -2648,23 +2647,23 @@ 0 0 1 -1 -1 0 1 -1 0 1 +0 +0 +0 1 0 1 +0 1 1 1 1 0 0 -0 1 1 1 @@ -2673,7 +2672,7 @@ 1 1 1 -1 +0 1 1 0 @@ -2682,7 +2681,7 @@ 0 0 1 -0 +1 0 1 1 @@ -2695,7 +2694,7 @@ 0 1 0 -1 +0 1 0 0 @@ -2704,9 +2703,9 @@ 1 1 1 -1 -1 -1 +0 +0 +0 1 1 0 @@ -2715,38 +2714,38 @@ 1 0 0 -1 +0 1 0 0 -1 0 0 1 1 1 1 +1 0 1 1 1 0 -1 -1 +0 1 1 0 0 +1 +0 0 0 -1 1 1 0 1 0 0 -1 +0 0 1 1 @@ -2761,19 +2760,21 @@ 1 1 1 -1 -1 -1 0 1 +0 1 0 1 0 0 +0 +0 1 1 -1 +0 +0 +0 0 0 0 @@ -2788,8 +2789,7 @@ 1 1 1 -1 -1 +0 0 0 1 @@ -2799,11 +2799,10 @@ 1 1 0 -1 -0 0 1 0 +0 1 1 0 @@ -2812,13 +2811,13 @@ 1 0 1 -1 +0 0 0 1 1 0 -0 +1 0 1 0 @@ -2827,54 +2826,54 @@ 1 1 1 -1 -1 0 1 +0 1 1 -1 +0 1 1 0 1 0 +0 1 1 -0 1 1 -0 1 +0 +0 1 0 1 +0 1 +0 1 1 1 +0 +0 +0 1 1 -0 1 -0 1 1 1 1 0 +0 1 1 0 1 1 -1 -0 -0 0 0 1 -1 0 1 1 @@ -2882,21 +2881,21 @@ 1 0 1 -1 0 0 1 1 0 +0 1 1 0 1 -1 0 0 0 -1 +0 +0 1 0 1 @@ -2916,9 +2915,9 @@ 0 1 1 +0 1 -1 -1 +0 1 0 1 @@ -2929,11 +2928,9 @@ 0 1 1 -0 1 1 0 -1 0 1 1 @@ -2943,10 +2940,12 @@ 1 0 1 -1 0 1 1 +0 +1 +0 1 1 1 @@ -2957,41 +2956,41 @@ 0 1 0 -1 +0 0 1 +0 1 1 1 1 1 +0 1 -1 -1 +0 1 0 1 1 1 -0 1 1 0 1 +0 1 1 1 1 1 0 -1 -1 +0 0 1 1 1 0 -1 +0 1 1 0 @@ -3005,7 +3004,7 @@ 0 1 0 -0 +1 1 1 0 @@ -3018,7 +3017,7 @@ 0 0 0 -0 +1 1 1 1 @@ -3028,30 +3027,26 @@ 1 1 1 -0 1 1 1 -0 1 1 -0 1 -0 -0 +1 1 1 0 0 1 -0 1 0 -1 +0 1 1 1 0 +1 0 1 1 @@ -3059,15 +3054,19 @@ 0 1 1 +1 0 1 0 0 1 +1 0 1 +0 1 1 +0 1 1 0 @@ -3103,13 +3102,13 @@ 1 1 1 +0 1 1 1 1 1 1 -0 1 1 0 @@ -3119,8 +3118,8 @@ 1 0 0 -0 -0 +1 +1 1 1 1 @@ -3132,10 +3131,10 @@ 1 0 0 -1 -1 0 -1 +0 +0 +0 1 0 0 @@ -3177,21 +3176,21 @@ 1 1 1 -1 +0 1 1 1 0 0 -1 -1 +0 1 1 0 -1 0 +1 0 1 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