From e6fe79908dcf866429c363086e8202c1357f17d9 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?Szymon=20Parafin=CC=81ski?= <sparafinski@fandom.com>
Date: Wed, 11 May 2022 00:20:34 +0200
Subject: [PATCH] better solution

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 dev-0/out.tsv  |    886 +-
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 test-A/out.tsv | 285897 +---------------------------------------------
 3 files changed, 1222 insertions(+), 285629 deletions(-)

diff --git a/dev-0/out.tsv b/dev-0/out.tsv
index fd5c48f..2415520 100644
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index 23411c1..054b1a9 100644
--- a/run.py
+++ b/run.py
@@ -1,30 +1,50 @@
-import pandas as pd
-from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
+import lzma
+
 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
+from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
+from sklearn.metrics import accuracy_score
 
-with open('train/in.tsv', 'r', encoding='utf-8') as f:
-    x_train = pd.DataFrame([line.strip().split('\t') for line in f.readlines()], columns=['text', 'text_id'])
-with open('dev-0/in.tsv', 'r', encoding='utf-8') as f:
-    x_dev = pd.DataFrame([line.strip().split('\t') for line in f.readlines()], columns=['text', 'text_id'])
-with open('train/in.tsv', 'r', encoding='utf-8') as f:
-    x_test = pd.DataFrame([line.strip().split('\t') for line in f.readlines()], columns=['text', 'text_id'])
 
-y_train = pd.read_csv('train/expected.tsv', sep='\t', names=['paranormal'], encoding='utf-8')
-tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.95, max_features=500)
-x_train_vectorized = tfidf_vectorizer.fit_transform(x_train['text'].values)
+def get_data(file_name, data_type):
+    lines = []
+    if data_type == "tsv":
+        with open(file_name, encoding="utf-8") as file:
+            for line in file.readlines():
+                lines.append(int(line.replace("\n", "")))
+    else:
+        with lzma.open(f"{file_name}.{data_type}") as file:
+            for line in file.readlines():
+                lines.append(line.rstrip().decode("utf-8"))
+    return lines
 
-mnb_model = MultinomialNB().fit(x_train_vectorized, y_train.values.ravel())
 
-# Dev data
-x_dev_prepared = tfidf_vectorizer.transform(x_dev['text'].values)
-predictions = mnb_model.predict(x_dev_prepared)
-with open('dev-0/out.tsv', 'w') as f:
-    for pred in predictions:
-        f.write(f'{pred}\n')
+def bayes(train):
+    x_data = get_data(f"{train}/in.tsv", "xz")
+    Y_data = get_data(f"{train}/expected.tsv", "tsv")
 
-# Test data
-x_test_vectorized = tfidf_vectorizer.transform(x_test['text'].values)
-predictions = mnb_model.predict(x_test_vectorized)
-with open('test-A/out.tsv', 'w') as f:
-    for pred in predictions:
-        f.write(f'{pred}\n')
\ No newline at end of file
+    vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words="english")
+    X_data = vectorizer.fit_transform(x_data)
+
+    clf = MultinomialNB()
+    y_pred = clf.fit(X_data, Y_data)
+
+    for predct in ["test-A", "dev-0"]:
+        Y_test = get_data(f"{predct}/in.tsv", "xz")
+        y_prediction = y_pred.predict(vectorizer.transform(Y_test))
+
+        with open(f"{predct}\out.tsv", "w", encoding="UTF-8") as file_out:
+            for single_pred in y_prediction:
+                file_out.writelines(f"{str(single_pred)}\n")
+
+
+bayes("train")
+
+# y_true = []
+# with open("dev-0/expected.tsv", encoding='utf-8') as file:
+#             for line in file.readlines():
+#                 y_true.append(line)
+# y_pred = []
+# with open("dev-0/out.tsv", encoding='utf-8') as file:
+#             for line in file.readlines():
+#                 y_pred.append(line)
+# print(accuracy_score(y_true, y_pred))
diff --git a/test-A/out.tsv b/test-A/out.tsv
index f1167dd..dd1003e 100644
--- a/test-A/out.tsv
+++ b/test-A/out.tsv
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