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classifier.py
View File

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import string
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
from sklearn.cluster import KMeans
from collections import Counter
import re
sentences = []
path = 'dev-0/'
with open(path + 'in.tsv') as f:
sentences = [line.rstrip() for line in f]
clusters_no = 10
stopwords = []
with open('stopwords') as f:
stopwords = [line.rstrip() for line in f]
splited = []
for sentence in sentences:
for w in stopwords:
pattern = r'\b' + w + r'\b'
sentence = re.sub(pattern, '', sentence)
spl = sentence.split(' ')
spl = list(filter(lambda x: x != '', spl))
spl = [x.lower() for x in spl]
splited.append(spl)
documents = [TaggedDocument(doc, [i]) for i, doc in enumerate(splited)]
model = Doc2Vec(documents, min_count=0, alpha=0.025, epochs=400)
# for epoch in range(10):
# print('Training epoch %s', epoch)
# model.train()
# model.alpha -= 0.002
# model.min_alpha = model.alpha
def classify(path, clusters_no):
with open(path + 'in.tsv') as f:
docs = [line.rstrip() for line in f]
docs_preprocessed = []
for doc in docs:
doc = doc.lower().split(' ')
doc = [''.join(char for char in word if char not in string.punctuation) for word in doc]
doc = list(filter(lambda word: (word not in stopwords) and (word != ''), doc))
docs_preprocessed.append(doc)
tagged_documents = [TaggedDocument(doc, [i]) for i, doc in enumerate(docs_preprocessed)]
model = Doc2Vec(tagged_documents, min_count=10, epochs=300, dm=0, seed=10, workers=1)
k_means = KMeans(n_clusters=clusters_no, n_init=15, random_state=0).fit(model.dv.vectors)
labels = k_means.labels_
with open(path + 'out.tsv', 'w') as file:
for label in labels:
file.write("%i\n" % label)
X = model.dv.vectors
kmeans = KMeans(n_clusters=clusters_no, max_iter=4000).fit(X)
labels = kmeans.labels_
centroids = kmeans.cluster_centers_
print(labels)
ctr = Counter(labels)
print(ctr.values())
with open(path + 'out.tsv', 'w') as file:
for label in labels:
file.write("%i\n" % label)
# print(model.wv.vectors)
# kclusterer = KMeansClusterer(3, distance=nltk.cluster.util.cosine_distance, repeats=25)
# assigned_clusters = kclusterer.cluster(X, assign_clusters=True)
# print(assigned_clusters)
#
# words = list(model.wv.key_to_index)
# for i, word in enumerate(words):
# print(word + ":" + str(assigned_clusters[i]))
classify('dev-0/', 10)
classify('test-A/', 10)

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dev-0/out.tsv
View File

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