s426206/challenging-america-word-gap-prediction
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity

Fix blank word to remove.

Browse Source
This commit is contained in:
Jan Nowak 2022-04-03 18:45:29 +02:00
parent 9725eb4b41
commit addff02331
1 changed files with 20 additions and 14 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

32
run.py
View File

@ -26,6 +26,8 @@ def set_trigram_count(first_word, second_word, third_word, trigrams):
trigrams[f"{first_word}_{second_word}_{third_word}"] += 1
def load_train():
trigrams = {}
bigrams = {}
with lzma.open('train/in.tsv.xz', mode='rt') as file:
wordNo = 1
word_bi_last = ""
@ -48,9 +50,9 @@ def load_train():
word_bi_last = word
def predict(search_for_words):
trigrams_complete = {}
bigrams_complete = {}
search_for_words_complete = [] # Tablica szukanych słów które wystąpiły w tekście z dokładnie tymi samymi szukanymi słowami w tej samej kolejności
trigrams_complete = {} # Tablica trigramów szukanych słów które wystąpiły w tekście z dokładnie tymi samymi szukanymi słowami w tej samej kolejności
bigrams_complete = {} # Tablica bigramów szukanych słów które wystąpiły w tekście z dokładnie tymi samymi szukanymi słowami w tej samej kolejności
# search_for_words_complete = [] # Tablica szukanych słów które wystąpiły w tekście z dokładnie tymi samymi szukanymi słowami w tej samej kolejności
# Szukanie bigramów i trigramów które zawierają szukaną lukę dla słowa z tablicy search_for_words.
# Jeżeli kolejność słów się zgadza liczona jest ilość wystąpień takich bigramów i trigramów z tymi słowami.
# Przy czym dla trigramów sprawdzane są tylk odwa ostatnie słowa bo to logiczne. I potem sprawdzane jest który trigram dla danych słów najczęściej występuje.
@ -62,11 +64,12 @@ def predict(search_for_words):
words = ["", "", ""]
for i_, word in enumerate(get_words(file)): # lecimy po kolei słowo po słowie. Słow ma usunięte wszelkie interpunkcja
word = word.lower() # normalizowanie na małe znaki
if not word:
continue
if len(word_bi_last) > 0: # Mamy już pierwsze słow zbuforowane (szczególnie potrzebne dla pierwszego przebiegu) możemy więc zapisać
for search_for_word in search_for_words:
search_for_word_s = search_for_word.split("_")
if search_for_word_s[0] == word_bi_last and search_for_word_s[1] == word: # Jeżeli szukane słowa tworzą bigram występujący w tekście trenującym to zwiększamy liczbę jego wystąpień
search_for_words_complete.append(search_for_word)
set_bigram_count(word_bi_last, word, bigrams_complete)
if i_ == 1: # If potrzebny aby zbuforować min 3 wyrazy dla trigramu w początkowej fazie przebiegu pętli.
words[0]=word_bi_last
@ -94,20 +97,23 @@ def predict(search_for_words):
print (len(trigrams_complete))
# Szukanie trigramu który najczęściej wystąpił dla każdych szukanych danych dwóch słów z tablicy serch_for_word.
# Z razcji z tego, że są to dokładnie te dwa słowa szukane mogę użyć słownika znalezionych bigramów
search_for_word_complete_bicounts = {}
for trigram in trigrams_complete:
if trigram[0] == "_":
print(trigram)
left_context_search_for_word = {}
for search_for_word_complete in search_for_words_complete:
search_for_word_complete_bicounts[search_for_word_complete] = bigrams_complete[search_for_word_complete]
for search_for_word_complete_bicount in search_for_word_complete_bicounts:
for bigram_complete in bigrams_complete:
max_count = 0
for trigram in trigrams_complete:
if search_for_word_complete_bicount in trigram and trigrams_complete[trigram] > max_count:
if bigram_complete in '_'.join(trigram.split("_")[1:3]) and trigrams_complete[trigram] > max_count:
max_count = trigrams_complete[trigram]
left_context = trigram.split("_")[0]
left_context_search_for_word[search_for_word_complete_bicount] = left_context
for search_for_word in left_context_search_for_word:
left_context = left_context_search_for_word[search_for_word]
print(f"{left_context} {' '.join(search_for_word.split('_'))}")
left_context_search_for_word[bigram_complete] = left_context
for search_for_word in search_for_words:
if search_for_word in left_context_search_for_word:
left_context = left_context_search_for_word[search_for_word]
print(f"{left_context} {' '.join(search_for_word.split('_'))} {trigrams_complete['_'.join([left_context, search_for_word])]/bigrams_complete[search_for_word]}")
else:
print(f"??? {' '.join(search_for_word.split('_'))}")
# max_count_t = 0
# max_bi_key = ""