From d31781c17401818683a9c7a4c91337f48391cf78 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: JPogodzinski Date: Tue, 25 May 2021 20:13:42 +0200 Subject: [PATCH] log reg --- dev-0/out.tsv | 758 ++++++++++++++++++++++++------------------------ main.py | 100 +++++-- test-A/out.tsv | 772 ++++++++++++++++++++++++------------------------- 3 files changed, 846 insertions(+), 784 deletions(-) diff --git a/dev-0/out.tsv b/dev-0/out.tsv index 296544f..75e3fb7 100644 --- a/dev-0/out.tsv +++ b/dev-0/out.tsv @@ -1,12 +1,12 @@ 1 1 -0 1 +0 1 1 0 0 -1 +0 0 1 0 @@ -14,23 +14,23 @@ 1 1 0 +0 1 1 0 -0 1 1 1 1 0 1 -0 1 -0 1 0 1 -1 +0 +0 +0 0 1 1 @@ -67,17 +67,17 @@ 1 1 1 -1 +0 1 0 0 1 0 -1 -1 0 1 +0 1 +0 1 1 1 @@ -87,7 +87,7 @@ 0 1 1 -1 +0 0 0 1 @@ -95,7 +95,7 @@ 1 0 1 -0 +1 0 1 0 @@ -112,7 +112,7 @@ 1 1 1 -0 +1 1 0 1 @@ -122,13 +122,13 @@ 0 0 1 -0 +1 1 0 +0 1 1 1 -0 1 1 1 @@ -156,7 +156,7 @@ 1 1 1 -0 +1 0 1 1 @@ -166,20 +166,20 @@ 1 0 1 -0 1 1 1 -0 1 0 1 0 1 0 +1 0 0 1 +1 0 1 1 @@ -198,7 +198,7 @@ 1 1 0 -0 +1 1 1 1 @@ 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-5178,11 +5178,11 @@ 1 1 0 -0 +1 1 1 0 -0 +1 1 0 1 @@ -5213,7 +5213,7 @@ 1 1 0 -0 +1 1 1 0 @@ -5230,6 +5230,7 @@ 1 0 1 +1 0 1 1 @@ -5242,7 +5243,6 @@ 1 0 0 -0 1 0 0 @@ -5250,7 +5250,7 @@ 1 0 1 -0 +1 1 1 1 @@ -5270,11 +5270,11 @@ 0 0 1 -1 0 -1 0 1 +1 +1 0 1 1 @@ -5282,7 +5282,7 @@ 0 1 0 -0 +1 0 0 0 @@ -5314,7 +5314,7 @@ 0 1 1 -0 +1 1 1 1 @@ -5333,13 +5333,13 @@ 1 1 0 -0 +1 0 1 1 1 1 -0 +1 1 1 1 @@ -5363,20 +5363,20 @@ 0 0 1 -1 +0 1 1 1 0 1 -1 +0 1 0 0 1 1 1 -0 +1 0 1 0 @@ -5415,7 +5415,7 @@ 1 0 1 -0 +1 1 1 1 @@ -5431,11 +5431,11 @@ 0 1 1 -1 +0 0 1 1 -0 +1 0 1 1 diff --git a/main.py b/main.py index ac4f4cb..a5c07df 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -1,41 +1,103 @@ -from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB -from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer import pandas as pd import numpy as np -from stop_words import get_stop_words +from gensim import downloader +import torch +from nltk.tokenize import word_tokenize -stop_words = get_stop_words('polish') +class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module): + def __init__(self, input_size): + super(LogisticRegressionModel, self).__init__() + self.l1 = torch.nn.Linear(input_size, 500) + self.l2 = torch.nn.Linear(500, 1) + + def forward(self, x): + x = self.l1(x) + x = torch.relu(x) + x = self.l2(x) + x = torch.sigmoid(x) + return x -v = TfidfVectorizer(stop_words=None) -naive_bayes=MultinomialNB() ball_train = pd.read_csv('train/train.tsv', sep='\t', error_bad_lines=False, header=None) - y_train = pd.DataFrame(ball_train[0]) x_train = pd.DataFrame(ball_train[1]) x_np=x_train.to_numpy() x_np = [str(item) for item in x_np] - -x_train=v.fit_transform(x_np) - -naive_bayes.fit(x_train, y_train) +x_train=[word_tokenize(i) for i in x_np] ball_dev = pd.read_csv('dev-0/in.tsv', sep='\t', error_bad_lines=False, header=None) - X_dev = pd.DataFrame(ball_dev) X_dev_np=X_dev.to_numpy() X_dev_np = [str(item) for item in X_dev_np] -X_dev=v.transform(X_dev_np) - -Y_dev_predicted = naive_bayes.predict(X_dev) -pd.DataFrame(Y_dev_predicted).to_csv('dev-0/out.tsv', sep='\t', index=False, header=False) - +X_dev=[word_tokenize(i) for i in X_dev_np] ball_test=pd.read_csv('test-A/in.tsv', sep='\t', error_bad_lines=False, header=None) X_test = pd.DataFrame(ball_test) X_test_np=X_test.to_numpy() X_test_np = [str(item) for item in X_test_np] -X_test=v.transform(X_test_np) +X_test=[word_tokenize(i) for i in X_test_np] -Y_test_predicted = naive_bayes.predict(X_test) +w2v = downloader.load('word2vec-google-news-300') + +x_train = [np.mean([w2v[word] for word in content if word in w2v] or [np.zeros(300)], axis=0) for content in x_train] + +X_dev = [np.mean([w2v[word] for word in content if word in w2v] or [np.zeros(300)], axis=0) for content in X_dev] + +X_test = [np.mean([w2v[word] for word in content if word in w2v] or [np.zeros(300)], axis=0) for content in X_test] + + +lr_model = LogisticRegressionModel(300) + +BATCH_SIZE = 5 +criterion = torch.nn.BCELoss() +optimizer = torch.optim.SGD(lr_model.parameters(), lr = 0.1) +loss_score = 0 +acc_score = 0 +items_total = 0 +lr_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) + Y_predictions = lr_model(X.float()) + acc_score += torch.sum((Y_predictions > 0.5) == Y).item() + items_total += Y.shape[0] + optimizer.zero_grad() + loss = criterion(Y_predictions, Y) + loss.backward() + optimizer.step() + loss_score += loss.item() * Y.shape[0] + + +Y_dev_predicted, Y_test_predicted = [], [] +lr_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 = lr_model(X.float()) + prediction = (outputs > 0.5) + Y_dev_predicted += prediction.tolist() + for i in range(0, len(X_test), BATCH_SIZE): + X = X_test[i:i+BATCH_SIZE] + X = torch.tensor(X) + outputs = lr_model(X.float()) + prediction = (outputs > 0.5) + Y_test_predicted += prediction.tolist() + +for i in range(0, len(Y_dev_predicted)): + if Y_dev_predicted[i]==[True]: + Y_dev_predicted[i]=1 + else: + Y_dev_predicted[i]=0 + +for i in range(0, len(Y_test_predicted)): + if Y_test_predicted[i]==[True]: + Y_test_predicted[i]=1 + else: + Y_test_predicted[i]=0 + + +pd.DataFrame(Y_dev_predicted).to_csv('dev-0/out.tsv', sep='\t', index=False, header=False) pd.DataFrame(Y_test_predicted).to_csv('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 ad47c57..4f0d543 100644 --- a/test-A/out.tsv +++ b/test-A/out.tsv @@ -4,7 +4,7 @@ 0 1 1 -0 +1 1 1 1 @@ -27,7 +27,7 @@ 1 1 1 -0 +1 0 0 1 @@ -49,25 +49,25 @@ 0 1 0 -0 +1 1 0 1 1 -0 +1 0 0 1 1 1 1 -1 +0 1 1 0 0 -0 1 +0 1 0 1 @@ -76,7 +76,7 @@ 1 1 0 -1 +0 0 0 1 @@ -96,7 +96,7 @@ 0 0 1 -1 +0 1 0 1 @@ -108,7 +108,7 @@ 1 0 0 -0 +1 0 0 0 @@ -136,13 +136,13 @@ 1 1 1 -0 +1 1 1 1 1 0 -0 +1 1 1 1 @@ -168,7 +168,7 @@ 1 0 1 -0 +1 1 0 1 @@ -182,7 +182,7 @@ 1 1 0 -0 +1 0 1 1 @@ -190,7 +190,7 @@ 1 1 0 -0 +1 1 0 0 @@ -207,7 +207,7 @@ 1 0 1 -0 +1 1 1 0 @@ -243,13 +243,13 @@ 1 1 1 -0 -0 1 +0 1 1 1 1 +0 1 1 1 @@ -263,7 +263,7 @@ 1 0 0 -0 +1 0 1 1 @@ -318,8 +318,8 @@ 0 1 1 -1 0 +1 0 1 1 @@ -333,7 +333,7 @@ 0 0 1 -0 +1 1 0 1 @@ -354,7 +354,7 @@ 0 1 0 -0 +1 1 1 1 @@ -394,7 +394,7 @@ 0 1 1 -0 +1 1 1 1 @@ -413,13 +413,13 @@ 0 1 1 -0 1 -0 1 +0 1 0 1 +1 0 0 1 @@ -450,7 +450,7 @@ 0 1 0 -0 +1 1 0 1 @@ -459,7 +459,7 @@ 0 0 1 -0 +1 0 1 0 @@ -493,7 +493,7 @@ 0 1 0 -0 +1 0 0 0 @@ -508,12 +508,12 @@ 1 1 0 -0 1 1 1 1 -0 +1 +1 0 0 1 @@ -553,7 +553,7 @@ 0 0 0 -1 +0 1 0 0 @@ -561,10 +561,10 @@ 0 1 0 -0 1 1 1 +0 1 1 1 @@ -582,7 +582,7 @@ 1 1 0 -0 +1 1 1 0 @@ -609,15 +609,15 @@ 0 1 1 -0 -0 +1 +1 1 0 0 -1 0 0 1 +1 0 0 0 @@ -628,16 +628,16 @@ 1 1 1 -1 -1 -1 +0 0 1 0 0 -1 +0 0 1 +1 +1 0 1 1 @@ -651,7 +651,6 @@ 1 1 1 -0 1 1 1 @@ -660,11 +659,12 @@ 1 1 1 -0 1 0 1 -0 +1 +1 +1 1 0 0 @@ -676,7 +676,7 @@ 1 1 1 -0 +1 1 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