gotowe w pełni rozwiązanie
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e4adfb04dc
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a045854112
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46
main.py
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@ -0,0 +1,46 @@
|
||||
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
|
||||
import numpy as np
|
||||
import sklearn.metrics
|
||||
from sklearn.cluster import KMeans
|
||||
|
||||
stopwords = []
|
||||
with open('./stopwords.txt') as file:
|
||||
for stopword in file.readlines():
|
||||
stopwords.append(stopword.strip())
|
||||
|
||||
with open("./dev-0/in.tsv") as in_file:
|
||||
content = in_file.readlines()
|
||||
content_clear = []
|
||||
for string in content:
|
||||
to_add = ""
|
||||
for word in string.split():
|
||||
word = word.strip().replace(",", "")
|
||||
if word not in stopwords:
|
||||
to_add = to_add + " " + word
|
||||
content_clear.append(to_add)
|
||||
vectorizer = TfidfVectorizer()
|
||||
vectors = vectorizer.fit_transform(content_clear)
|
||||
#wyniki jakie uzyskałam wachały się między 0.72 a 0.74. Sprawdziłam to na 20 próbach i nigdy nie spadły poniżej 0.70
|
||||
kmeans = KMeans(n_clusters=50).fit(vectors)
|
||||
result=kmeans.labels_
|
||||
result=np.array2string(result, separator='\n').replace(" ", "").replace("[", "").replace("]", "")
|
||||
with open("./dev-0/out.tsv", "w") as file:
|
||||
file.write(result)
|
||||
|
||||
with open("./test-A/in.tsv") as in_file:
|
||||
content = in_file.readlines()
|
||||
content_clear = []
|
||||
for string in content:
|
||||
to_add = ""
|
||||
for word in string.split():
|
||||
word = word.strip().replace(",", "")
|
||||
if word not in stopwords:
|
||||
to_add = to_add + " " + word
|
||||
content_clear.append(to_add)
|
||||
vectorizer = TfidfVectorizer()
|
||||
vectors = vectorizer.fit_transform(content_clear)
|
||||
kmeans = KMeans(n_clusters=50).fit(vectors)
|
||||
result=kmeans.labels_
|
||||
result=np.array2string(result, separator='\n').replace(" ", "").replace("[", "")
|
||||
with open("./test-A/out.tsv", "w") as file:
|
||||
file.write(result)
|
350
stopwords.txt
Normal file
350
stopwords.txt
Normal file
@ -0,0 +1,350 @@
|
||||
a
|
||||
aby
|
||||
ach
|
||||
acz
|
||||
aczkolwiek
|
||||
aj
|
||||
albo
|
||||
ale
|
||||
alez
|
||||
ależ
|
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ani
|
||||
az
|
||||
aż
|
||||
bardziej
|
||||
bardzo
|
||||
beda
|
||||
bedzie
|
||||
bez
|
||||
deda
|
||||
będą
|
||||
bede
|
||||
będę
|
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będzie
|
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bo
|
||||
bowiem
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by
|
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byc
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być
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byl
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byla
|
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byli
|
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bylo
|
||||
byly
|
||||
był
|
||||
była
|
||||
było
|
||||
były
|
||||
bynajmniej
|
||||
cala
|
||||
cali
|
||||
caly
|
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cała
|
||||
cały
|
||||
ci
|
||||
cie
|
||||
ciebie
|
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cię
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||||
co
|
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cokolwiek
|
||||
cos
|
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coś
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||||
czasami
|
||||
czasem
|
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czemu
|
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czy
|
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czyli
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daleko
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dla
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dlaczego
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dlatego
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do
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dobrze
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dokad
|
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dokąd
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dosc
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dość
|
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duzo
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dużo
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dwa
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dwaj
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dwie
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dwoje
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dzis
|
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dzisiaj
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dziś
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gdy
|
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gdyby
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gdyz
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gdyż
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gdzie
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gdziekolwiek
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gdzieś
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go
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i
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ich
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ile
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im
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inna
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inne
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inny
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innych
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iż
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ja
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jak
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jakas
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jakaś
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jakby
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jaki
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jakichs
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jakichś
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jakie
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jakis
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jakiś
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jakiz
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jakiż
|
||||
jakkolwiek
|
||||
jako
|
||||
jakos
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jakoś
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ją
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je
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jeden
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jedna
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jednakze
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jednakże
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jej
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jemu
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jesli
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jest
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jestem
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jeszcze
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jeśli
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jezeli
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jeżeli
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juz
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już
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kazdy
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każdy
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kiedy
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kilka
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kims
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kimś
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kto
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ktokolwiek
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ktora
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ktore
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ktorego
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ktorej
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ktory
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ktorych
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ktorym
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ktorzy
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ktos
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ktoś
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która
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które
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którego
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której
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który
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których
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którym
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którzy
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ku
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lat
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lecz
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lub
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ma
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mają
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mało
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mam
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miedzy
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mną
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mnie
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mogą
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moim
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moj
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moja
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moze
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mozliwe
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mozna
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może
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możliwe
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mój
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musi
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my
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naszych
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natychmiast
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nawet
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nia
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nią
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nic
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nich
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nie
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niech
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niego
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niej
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niemu
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nigdy
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nimi
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niz
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niż
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no
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obok
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około
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ona
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oni
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ono
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oraz
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oto
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owszem
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pan
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pana
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pani
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po
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podczas
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również
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skąd
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soba
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sobą
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sobie
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sposob
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sposób
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według
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wszystko
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wtedy
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wy
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za
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zaden
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zadna
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zadne
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zadnych
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zapewne
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zawsze
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ze
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zeby
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zeznowu
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zł
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znow
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znów
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zostal
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został
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