diff --git a/dev-0/out.tsv b/dev-0/out.tsv index ab0aac1..52a79ed 100644 --- a/dev-0/out.tsv +++ b/dev-0/out.tsv @@ -1,28 +1,40 @@ 0 +1 +1 +0 +0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 -1 0 1 0 @@ -32,9 +44,13 @@ 1 0 0 +1 0 0 +1 +1 0 +1 0 1 0 @@ -42,12 +58,15 @@ 0 0 0 +1 0 0 1 0 +1 0 -0 +1 +1 0 0 0 @@ -59,27 +78,34 @@ 0 0 0 +1 0 -0 +1 0 0 1 0 -0 1 +0 1 0 0 0 -1 0 0 0 +1 +0 +1 +0 0 0 +1 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -88,9 +114,11 @@ 1 0 1 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -99,19 +127,25 @@ 0 0 0 -1 -0 -0 0 0 +1 0 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 0 +1 +1 +1 0 +1 +1 0 1 0 @@ -120,11 +154,17 @@ 0 1 0 +1 0 +1 0 0 +1 0 +1 +1 0 +1 0 0 0 @@ -134,12 +174,13 @@ 0 0 1 +1 0 0 0 0 0 -0 +1 0 1 0 @@ -151,62 +192,76 @@ 0 0 0 -0 -1 -0 1 0 0 0 -0 +1 +1 1 0 +1 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 0 -1 -0 0 0 +1 0 +1 0 1 0 0 0 +1 0 0 0 1 0 +1 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 +1 +1 +1 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 0 0 1 0 -1 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -221,9 +276,11 @@ 0 0 0 +0 1 0 0 +1 0 1 0 @@ -233,13 +290,20 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 0 1 +1 +1 +1 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'train/expected.tsv' +DEV_PATH = 'dev-0/in.tsv.xz' +TEST_PATH = 'test-A/in.tsv.xz' +DEV_OUT_PATH = './dev-0/out.tsv' +TEST_OUT_PATH = './test-A/out.tsv' +INPUT_SIZE = 300 +HIDDEN_SIZE = 600 +NUM_CLASSES = 1 + + +class NeuralNetwork(torch.nn.Module): + def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): + super(NeuralNetwork, self).__init__() + self.l1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size) + self.l2 = torch.nn.Linear(hidden_size, num_classes) + + def forward(self, x): + x = self.l1(x) + x = torch.relu(x) + x = self.l2(x) + x = torch.sigmoid(x) + return x + + +def load_set(path, col_n): + table_set = pd.read_table(path, error_bad_lines=False, quoting=csv.QUOTE_NONE, header=None, names=col_n) + return table_set + + +def to_lower(t_set, header): + a_set = t_set[header].str.lower() + return a_set + + +def tokenize(t_set): + tokenized_set = [word_tokenize(content) for content in t_set] + return tokenized_set + + +def word_2_vec(t_set, w2v): + c_set = [np.mean([w2v[word] for word 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out = model_to_train(t_x.float()) + loss = cri(out, t_y) + + opt.zero_grad() + loss.backward() + opt.step() + return model_to_train + + +t_set_features = load_set(TRAIN_IN_PATH, col_names[:2]) +t_set_labels = load_set(TRAIN_EXP_PATH, col_names[2:]) +dev_set = load_set(DEV_PATH, col_names[:2]) +test_set = load_set(TEST_PATH, col_names[:2]) + +x_train = t_set_features[CONTENT].str.lower() +y_train = t_set_labels[LABEL] +x_dev = dev_set[CONTENT].str.lower() +x_test = test_set[CONTENT].str.lower() + +x_train = tokenize(x_train) +x_dev = tokenize(x_dev) +x_test = tokenize(x_test) + +x_train = word_2_vec(x_train, word2vec) +x_dev = word_2_vec(x_dev, word2vec) +x_test = word_2_vec(x_test, word2vec) + +model = NeuralNetwork(INPUT_SIZE, HIDDEN_SIZE, NUM_CLASSES) +trained_model = train_model(model, y_train, x_train) + +dev_prediction = predict(trained_model, 10, x_dev) +test_prediction = predict(trained_model, 10, x_test) + +trained_model.eval() + +dev_prediction = np.asarray(dev_prediction, dtype=np.int32) +test_prediction = np.asarray(test_prediction, dtype=np.int32) + +dev_prediction.tofile(DEV_OUT_PATH, sep='\n') +test_prediction.tofile(TEST_OUT_PATH, sep='\n') diff --git a/test-A/out.tsv b/test-A/out.tsv index 84957b8..7265f53 100644 --- a/test-A/out.tsv +++ b/test-A/out.tsv @@ -11,34 +11,45 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 +1 +1 0 +1 +1 +1 0 +1 0 +1 0 0 0 0 -1 0 0 0 -1 0 -1 0 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 +1 0 0 0 @@ -47,37 +58,54 @@ 0 0 0 +1 0 0 -1 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 +1 +1 +1 0 +1 0 +1 +1 0 +1 +1 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 -1 0 0 +1 +1 0 0 0 @@ -93,8 +121,7 @@ 0 0 0 -0 -0 +1 0 0 0 @@ -109,41 +136,59 @@ 0 0 0 +0 +1 +1 1 0 +1 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 0 1 0 0 0 0 +1 +0 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 1 +1 0 1 0 0 +0 +0 1 -1 +0 0 1 0 1 +1 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -151,17 +196,16 @@ 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 -1 0 1 0 @@ -171,17 +215,25 @@ 0 0 0 +1 +1 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 0 +1 0 +1 0 1 +1 +1 0 0 0 @@ -190,39 +242,52 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 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-1650,7 +1989,6 @@ 1 0 1 -1 0 0 0 @@ -1660,6 +1998,10 @@ 0 0 0 +1 +0 +1 +0 0 0 0 @@ -1674,11 +2016,16 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 +1 0 0 1 @@ -1695,7 +2042,9 @@ 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -1706,9 +2055,11 @@ 0 0 1 +1 0 0 1 +1 0 0 0 @@ -1716,19 +2067,26 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -1740,35 +2098,46 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 -0 +1 0 1 0 +1 0 0 0 0 1 +1 +1 +1 +1 0 0 0 0 0 0 -1 0 0 1 0 1 +1 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -1777,6 +2146,8 @@ 0 0 0 +1 +0 0 0 0 @@ -1784,6 +2155,7 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -1793,28 +2165,33 @@ 0 0 0 +0 1 +0 1 0 0 0 -1 0 0 0 0 +1 0 1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -1823,7 +2200,10 @@ 0 0 1 +1 0 +0 +1 1 0 1 @@ -1832,11 +2212,13 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 1 0 +1 0 0 0 @@ -1847,26 +2229,35 @@ 0 0 0 +1 +1 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 1 -0 +1 +1 +1 1 0 -0 -0 -0 -0 +1 +1 +1 +1 +1 0 0 1 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -1875,9 +2266,11 @@ 0 1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -1887,8 +2280,7 @@ 0 0 0 -0 -0 +1 0 0 1 @@ -1898,13 +2290,14 @@ 0 0 0 -1 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -1913,12 +2306,10 @@ 1 0 0 -0 1 0 0 -0 -0 +1 0 0 0 @@ -1926,10 +2317,12 @@ 1 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -1941,20 +2334,37 @@ 0 1 0 +1 +1 +1 0 +1 +1 0 0 +1 +1 +1 0 +1 +1 0 0 0 1 0 0 +1 +0 0 +1 +1 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 0 @@ -1962,9 +2372,8 @@ 1 0 1 -0 1 -0 +1 0 0 0 @@ -1974,12 +2383,15 @@ 1 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -1988,47 +2400,64 @@ 0 1 0 -1 0 0 0 0 0 +1 +0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 0 +1 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 1 +1 0 0 +1 0 +1 +1 0 0 0 @@ -2037,61 +2466,81 @@ 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 +1 +1 0 +1 +1 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 1 0 -0 1 -0 +1 0 0 0 0 1 0 +1 0 0 0 +1 0 1 +1 +1 +1 +1 +0 0 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 +1 +1 0 +1 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 0 @@ -2100,6 +2549,8 @@ 0 0 0 +1 +1 0 0 0 @@ -2114,6 +2565,7 @@ 1 0 1 +1 0 0 0 @@ -2124,22 +2576,29 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 -0 -0 +1 +1 0 0 1 0 1 +1 0 +1 0 +1 0 1 +1 +1 0 0 +1 0 0 0 @@ -2147,45 +2606,54 @@ 0 0 1 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 0 0 0 +1 +1 0 1 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 0 +1 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+3828,7 @@ 0 1 0 +1 0 0 0 @@ -3983,7 +3836,6 @@ 0 0 0 -1 0 0 0 @@ -3995,11 +3847,6 @@ 0 0 0 -1 -0 -0 -0 -0 0 0 0 @@ -4008,16 +3855,22 @@ 0 0 0 +1 0 +1 0 0 +1 0 1 0 0 +1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -4025,41 +3878,47 @@ 0 0 0 +1 0 1 0 +1 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 1 1 0 +1 +1 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 -0 -0 -0 -0 -0 +1 0 0 0 1 0 +1 0 0 0 @@ -4067,19 +3926,24 @@ 1 0 1 +1 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 -0 -0 +1 +1 0 0 0 @@ -4095,28 +3959,13 @@ 0 0 0 -0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 1 0 0 0 0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 1 0 0 @@ -4129,35 +3978,29 @@ 0 0 0 -0 -0 1 0 0 -0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 +1 +1 0 0 1 0 +1 0 +1 0 0 -0 +1 0 1 +1 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -4167,10 +4010,11 @@ 0 0 0 -0 -0 +1 +1 1 0 +1 0 0 0 @@ -4179,8 +4023,9 @@ 0 0 0 +1 0 -0 +1 0 0 0 @@ -4188,10 +4033,11 @@ 1 0 0 -1 0 0 1 +1 +1 0 0 0 @@ -4201,10 +4047,6 @@ 0 1 0 -0 -0 -0 -0 1 0 0 @@ -4212,19 +4054,25 @@ 0 0 1 +1 +1 +1 0 +1 +1 0 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 0 0 0 -1 -0 -0 0 0 0 @@ -4232,11 +4080,16 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 +1 0 1 0 +1 0 0 0 @@ -4249,23 +4102,15 @@ 0 0 0 -1 -0 -0 -0 -0 0 1 0 0 0 0 +1 0 -0 -0 -0 -0 -0 +1 0 0 0 @@ -4276,28 +4121,40 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 1 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 +1 0 1 0 0 0 0 +1 +1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 @@ -4305,15 +4162,14 @@ 0 0 1 -0 -0 -0 1 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -4325,33 +4181,25 @@ 1 1 0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 +1 0 0 0 1 -0 -0 1 0 1 +1 +1 0 0 0 0 0 +1 +1 0 -0 -0 -0 +1 0 0 0 @@ -4362,50 +4210,54 @@ 0 0 0 -0 1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 +1 0 0 1 0 1 0 +1 0 0 0 +1 0 -0 +1 0 0 0 1 0 +1 0 0 -0 -0 +1 +1 +1 0 0 1 0 +1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 -0 +1 +1 +1 1 0 0 @@ -4419,8 +4271,7 @@ 0 0 0 -0 -0 +1 1 0 0 @@ -4428,10 +4279,15 @@ 0 0 1 +1 0 0 0 -0 +1 +1 +1 +1 +1 0 0 0 @@ -4439,8 +4295,7 @@ 0 0 0 -0 -0 +1 0 0 0 @@ -4450,21 +4305,28 @@ 0 0 1 +1 0 0 +1 0 1 0 0 0 -1 0 0 +1 0 0 0 0 +1 +1 +1 0 +1 +1 0 0 0 @@ -4478,7 +4340,6 @@ 1 0 0 -0 1 0 1 @@ -4486,20 +4347,27 @@ 0 0 0 +0 1 0 0 0 -1 0 0 +1 0 0 1 +1 +1 +0 +0 0 1 0 +1 0 +1 0 0 0 @@ -4511,6 +4379,7 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -4522,6 +4391,9 @@ 0 0 0 +1 +1 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