From 93adc7c664c06bbc33ea88f0d474d14fb9cecce3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hubert Tylkowski Date: Mon, 31 May 2021 21:01:02 +0200 Subject: [PATCH] task 9 uploaded --- dev-0/out.tsv | 2502 ++++++++++++++++++++++++------------------------ solution_2.py | 134 +++ test-A/out.tsv | 2290 ++++++++++++++++++++++---------------------- 3 files changed, 2530 insertions(+), 2396 deletions(-) create mode 100644 solution_2.py 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 @@ 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-3928,12 +3636,17 @@ 1 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 1 +1 +1 +1 0 0 0 @@ -3944,35 +3657,45 @@ 0 1 0 -0 -0 -0 1 1 0 0 0 0 +1 +0 0 0 0 0 +1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 +1 0 0 +1 0 +1 0 0 0 0 0 1 +1 +1 +1 +0 0 1 0 @@ -3980,24 +3703,34 @@ 0 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 1 0 0 +1 +1 +0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -4007,17 +3740,28 @@ 1 0 0 +1 +0 0 1 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 +1 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 +1 0 0 0 @@ -4030,13 +3774,22 @@ 0 0 1 +1 0 +1 0 +1 +1 +1 0 +1 0 0 +1 +1 0 -0 +1 +1 0 0 1 @@ -4045,14 +3798,21 @@ 0 0 0 +1 +1 +1 +1 0 0 0 0 0 0 +1 +0 0 0 +1 0 1 0 @@ -4065,9 +3825,13 @@ 0 0 1 +1 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 0 @@ -4078,22 +3842,22 @@ 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 -0 -0 +1 0 1 0 0 -1 +0 0 1 0 0 -1 0 0 0 @@ -4107,45 +3871,55 @@ 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 +1 0 0 0 -1 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 +1 0 0 0 @@ -4155,19 +3929,28 @@ 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 0 +1 +1 0 0 0 +1 0 +1 0 +1 0 0 1 +1 0 -0 +1 0 0 0 @@ -4175,25 +3958,27 @@ 0 0 1 -1 0 1 +0 1 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 +1 0 1 0 0 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b/solution_2.py @@ -0,0 +1,134 @@ +import pandas as pd +import numpy as np +import torch +import csv +from nltk.tokenize import word_tokenize +from gensim.models import Word2Vec +import gensim.downloader + +CONTENT = 'content' +ID = 'id' +LABEL = 'label' + +col_names = [CONTENT, ID, LABEL] +word2vec = gensim.downloader.load('word2vec-google-news-300') +BATCH_SIZE = 10 +TRAIN_IN_PATH = 'train/in.tsv.xz' +TRAIN_EXP_PATH = '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 in content if word in w2v] or [np.zeros(300)], axis=0) for content in + t_set] + return c_set + + +def calc_prediction(x_t_set, batch_len, t_model): + pred = [] + for i in range(0, len(x_t_set), batch_len): + x_t = x_t_set[i:i + batch_len] + x_t = torch.tensor(x_t) + + out = t_model(x_t.float()) + + prediction = (out > 0.5) + pred = pred + prediction.tolist() + return pred + + +def predict(p_model, batch_len, x_t_test): + t_pred = [] + p_model.eval() + with torch.no_grad(): + t_pred = calc_prediction(x_t_test, batch_len, p_model) + + return t_pred + + +def train_model(model_to_train, y_t_train, x_t_train): + cri = torch.nn.BCELoss() + opt = torch.optim.SGD(model_to_train.parameters(), lr=0.01) + for epoch in range(6): + model_to_train.train() + for index in range(0, y_t_train.shape[0], BATCH_SIZE): + t_x = x_t_train[index:index + BATCH_SIZE] + t_x = torch.tensor(t_x) + t_y = y_t_train[index:index + BATCH_SIZE] + t_y = torch.tensor(t_y.astype(np.float32).to_numpy()).reshape(-1, 1) + + 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 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-687,19 +831,25 @@ 0 1 0 +1 +1 0 0 0 -1 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 +1 +0 +0 +1 +1 +1 0 0 0 @@ -711,6 +861,7 @@ 0 0 1 +1 0 0 0 @@ -721,6 +872,7 @@ 0 0 0 +1 0 1 0 @@ -728,12 +880,13 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 -1 0 0 0 @@ -742,8 +895,10 @@ 0 0 0 +1 0 0 +1 0 1 0 @@ -753,9 +908,8 @@ 1 0 0 -0 1 -0 +1 0 0 0 @@ -769,7 +923,6 @@ 0 0 0 -1 0 0 0 @@ -777,41 +930,47 @@ 0 0 1 +1 +0 0 0 -1 0 1 -1 0 0 0 0 +1 0 0 +1 0 0 0 0 -1 0 +1 0 0 +1 0 +1 +1 0 0 0 +1 0 0 0 0 +1 0 0 1 0 0 0 -0 1 0 0 @@ -823,26 +982,23 @@ 0 0 0 -0 1 -0 -0 1 0 0 0 0 -1 -0 0 0 1 0 1 +1 0 0 0 0 +1 0 1 0 @@ -852,7 +1008,7 @@ 0 0 0 -0 +1 0 0 1 @@ -860,13 +1016,14 @@ 0 0 0 -1 -0 0 +1 +1 0 0 0 0 +1 0 0 0 @@ -880,16 +1037,22 @@ 0 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 -0 -0 +1 +1 0 0 0 @@ -899,67 +1062,84 @@ 0 0 1 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 -0 +1 0 1 1 0 0 0 +1 +1 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 0 -0 +1 0 0 1 0 0 0 +1 0 0 +1 +1 0 0 0 0 0 +1 0 0 -0 +1 0 1 +1 +1 0 0 0 0 0 0 +1 +1 0 0 +1 0 0 0 1 -0 1 +0 1 0 0 0 1 +1 0 0 0 @@ -967,57 +1147,59 @@ 0 0 0 -1 0 0 0 +1 0 0 0 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