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969
4. Seq2seq/seq2seq_Dopierala.ipynb
Normal file
969
4. Seq2seq/seq2seq_Dopierala.ipynb
Normal file
@ -0,0 +1,969 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "8Lrtmwas7Y6x"
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"WARNING:tensorflow:From C:\\Users\\Pawel\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\losses.py:2976: The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead.\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import numpy as np\n",
|
||||
"import keras\n",
|
||||
"import os\n",
|
||||
"from pathlib import Path\n",
|
||||
"import requests\n",
|
||||
"import zipfile"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "BkwAAv7b7i9u"
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Download the data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "oiE7pYD18jr-"
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"url = \"https://www.manythings.org/anki/pol-eng.zip\"\n",
|
||||
"local_filename = url.split('/')[-1]\n",
|
||||
"dirpath = Path().absolute()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"headers = {\n",
|
||||
" 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'\n",
|
||||
"}\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"response = requests.get(url, headers=headers)\n",
|
||||
"if response.status_code == 200:\n",
|
||||
" with open(local_filename, 'wb') as f:\n",
|
||||
" f.write(response.content)\n",
|
||||
" with zipfile.ZipFile(local_filename, 'r') as zip_ref:\n",
|
||||
" zip_ref.extractall(dirpath)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "he25FWpj-5Lk"
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Configuration"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "X8pq11jj-90z"
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"batch_size = 64 # Batch size for training.\n",
|
||||
"epochs = 200 # Number of epochs to train for.\n",
|
||||
"latent_dim = 256 # Latent dimensionality of the encoding space.\n",
|
||||
"num_samples = 10000 # Number of samples to train on.\n",
|
||||
"# Path to the data txt file on disk.\n",
|
||||
"data_path = os.path.join(dirpath, \"pol.txt\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "P9Ivwa14_Er2"
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Prepare the data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"colab": {
|
||||
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
||||
},
|
||||
"id": "eZbcKeoF-3Gv",
|
||||
"outputId": "a2e0bc6e-fd9b-40c9-8757-3da4436ddfdb"
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Number of samples: 10000\n",
|
||||
"Number of unique input tokens: 70\n",
|
||||
"Number of unique output tokens: 87\n",
|
||||
"Max sequence length for inputs: 19\n",
|
||||
"Max sequence length for outputs: 52\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"# Vectorize the data.\n",
|
||||
"input_texts = []\n",
|
||||
"target_texts = []\n",
|
||||
"input_characters = set()\n",
|
||||
"target_characters = set()\n",
|
||||
"with open(data_path, \"r\", encoding=\"utf-8\") as f:\n",
|
||||
" lines = f.read().split(\"\\n\")\n",
|
||||
"for line in lines[: min(num_samples, len(lines) - 1)]:\n",
|
||||
" input_text, target_text, _ = line.split(\"\\t\")\n",
|
||||
" # We use \"tab\" as the \"start sequence\" character\n",
|
||||
" # for the targets, and \"\\n\" as \"end sequence\" character.\n",
|
||||
" target_text = \"\\t\" + target_text + \"\\n\"\n",
|
||||
" input_texts.append(input_text)\n",
|
||||
" target_texts.append(target_text)\n",
|
||||
" for char in input_text:\n",
|
||||
" if char not in input_characters:\n",
|
||||
" input_characters.add(char)\n",
|
||||
" for char in target_text:\n",
|
||||
" if char not in target_characters:\n",
|
||||
" target_characters.add(char)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"input_characters = sorted(list(input_characters))\n",
|
||||
"target_characters = sorted(list(target_characters))\n",
|
||||
"num_encoder_tokens = len(input_characters)\n",
|
||||
"num_decoder_tokens = len(target_characters)\n",
|
||||
"max_encoder_seq_length = max([len(txt) for txt in input_texts])\n",
|
||||
"max_decoder_seq_length = max([len(txt) for txt in target_texts])\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(\"Number of samples:\", len(input_texts))\n",
|
||||
"print(\"Number of unique input tokens:\", num_encoder_tokens)\n",
|
||||
"print(\"Number of unique output tokens:\", num_decoder_tokens)\n",
|
||||
"print(\"Max sequence length for inputs:\", max_encoder_seq_length)\n",
|
||||
"print(\"Max sequence length for outputs:\", max_decoder_seq_length)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"input_token_index = dict([(char, i) for i, char in enumerate(input_characters)])\n",
|
||||
"target_token_index = dict([(char, i) for i, char in enumerate(target_characters)])\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"encoder_input_data = np.zeros(\n",
|
||||
" (len(input_texts), max_encoder_seq_length, num_encoder_tokens),\n",
|
||||
" dtype=\"float32\",\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"decoder_input_data = np.zeros(\n",
|
||||
" (len(input_texts), max_decoder_seq_length, num_decoder_tokens),\n",
|
||||
" dtype=\"float32\",\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"decoder_target_data = np.zeros(\n",
|
||||
" (len(input_texts), max_decoder_seq_length, num_decoder_tokens),\n",
|
||||
" dtype=\"float32\",\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for i, (input_text, target_text) in enumerate(zip(input_texts, target_texts)):\n",
|
||||
" for t, char in enumerate(input_text):\n",
|
||||
" encoder_input_data[i, t, input_token_index[char]] = 1.0\n",
|
||||
" encoder_input_data[i, t + 1 :, input_token_index[\" \"]] = 1.0\n",
|
||||
" for t, char in enumerate(target_text):\n",
|
||||
" # decoder_target_data is ahead of decoder_input_data by one timestep\n",
|
||||
" decoder_input_data[i, t, target_token_index[char]] = 1.0\n",
|
||||
" if t > 0:\n",
|
||||
" # decoder_target_data will be ahead by one timestep\n",
|
||||
" # and will not include the start character.\n",
|
||||
" decoder_target_data[i, t - 1, target_token_index[char]] = 1.0\n",
|
||||
" decoder_input_data[i, t + 1 :, target_token_index[\" \"]] = 1.0\n",
|
||||
" decoder_target_data[i, t:, target_token_index[\" \"]] = 1.0"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "xuxzuM6dBpil"
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Build the model"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "SyABMORlBtGX"
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"WARNING:tensorflow:From C:\\Users\\Pawel\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\backend.py:1398: The name tf.executing_eagerly_outside_functions is deprecated. Please use tf.compat.v1.executing_eagerly_outside_functions instead.\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"# Define an input sequence and process it.\n",
|
||||
"encoder_inputs = keras.Input(shape=(None, num_encoder_tokens))\n",
|
||||
"encoder = keras.layers.LSTM(latent_dim, return_state=True)\n",
|
||||
"encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# We discard `encoder_outputs` and only keep the states.\n",
|
||||
"encoder_states = [state_h, state_c]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Set up the decoder, using `encoder_states` as initial state.\n",
|
||||
"decoder_inputs = keras.Input(shape=(None, num_decoder_tokens))\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# We set up our decoder to return full output sequences,\n",
|
||||
"# and to return internal states as well. We don't use the\n",
|
||||
"# return states in the training model, but we will use them in inference.\n",
|
||||
"decoder_lstm = keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)\n",
|
||||
"decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs, initial_state=encoder_states)\n",
|
||||
"decoder_dense = keras.layers.Dense(num_decoder_tokens, activation=\"softmax\")\n",
|
||||
"decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Define the model that will turn\n",
|
||||
"# `encoder_input_data` & `decoder_input_data` into `decoder_target_data`\n",
|
||||
"model = keras.Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "4Kjv669-BxFF"
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Train the model"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"colab": {
|
||||
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
||||
},
|
||||
"id": "rsebz819Bzfu",
|
||||
"outputId": "0996aac7-eeda-46ee-e80e-1fb55693976f"
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"WARNING:tensorflow:From C:\\Users\\Pawel\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\optimizers\\__init__.py:309: The name tf.train.Optimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.Optimizer instead.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Epoch 1/200\n",
|
||||
"WARNING:tensorflow:From C:\\Users\\Pawel\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\utils\\tf_utils.py:492: The name tf.ragged.RaggedTensorValue is deprecated. Please use tf.compat.v1.ragged.RaggedTensorValue instead.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"WARNING:tensorflow:From C:\\Users\\Pawel\\anaconda3\\Lib\\site-packages\\keras\\src\\engine\\base_layer_utils.py:384: The name tf.executing_eagerly_outside_functions is deprecated. Please use tf.compat.v1.executing_eagerly_outside_functions instead.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 20s 121ms/step - loss: 1.3745 - accuracy: 0.6987 - val_loss: 1.4872 - val_accuracy: 0.6530\n",
|
||||
"Epoch 2/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 12s 94ms/step - loss: 1.0822 - accuracy: 0.7185 - val_loss: 1.2406 - val_accuracy: 0.6688\n",
|
||||
"Epoch 3/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 109ms/step - loss: 0.9703 - accuracy: 0.7424 - val_loss: 1.1089 - val_accuracy: 0.7065\n",
|
||||
"Epoch 4/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 109ms/step - loss: 0.8733 - accuracy: 0.7671 - val_loss: 1.0149 - val_accuracy: 0.7165\n",
|
||||
"Epoch 5/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 18s 145ms/step - loss: 0.7839 - accuracy: 0.7835 - val_loss: 0.9353 - val_accuracy: 0.7399\n",
|
||||
"Epoch 6/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 16s 129ms/step - loss: 0.7367 - accuracy: 0.7946 - val_loss: 0.8968 - val_accuracy: 0.7464\n",
|
||||
"Epoch 7/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 15s 121ms/step - loss: 0.7030 - accuracy: 0.8006 - val_loss: 0.8677 - val_accuracy: 0.7572\n",
|
||||
"Epoch 8/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 112ms/step - loss: 0.6812 - accuracy: 0.8056 - val_loss: 0.8536 - val_accuracy: 0.7566\n",
|
||||
"Epoch 9/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 114ms/step - loss: 0.6642 - accuracy: 0.8100 - val_loss: 0.8439 - val_accuracy: 0.7569\n",
|
||||
"Epoch 10/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 15s 117ms/step - loss: 0.6492 - accuracy: 0.8133 - val_loss: 0.8181 - val_accuracy: 0.7648\n",
|
||||
"Epoch 11/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 17s 136ms/step - loss: 0.6369 - accuracy: 0.8162 - val_loss: 0.8118 - val_accuracy: 0.7664\n",
|
||||
"Epoch 12/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 115ms/step - loss: 0.6252 - accuracy: 0.8193 - val_loss: 0.7932 - val_accuracy: 0.7709\n",
|
||||
"Epoch 13/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 15s 124ms/step - loss: 0.6147 - accuracy: 0.8216 - val_loss: 0.7842 - val_accuracy: 0.7722\n",
|
||||
"Epoch 14/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 109ms/step - loss: 0.6040 - accuracy: 0.8244 - val_loss: 0.7801 - val_accuracy: 0.7749\n",
|
||||
"Epoch 15/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 109ms/step - loss: 0.5944 - accuracy: 0.8273 - val_loss: 0.7741 - val_accuracy: 0.7758\n",
|
||||
"Epoch 16/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 13s 108ms/step - loss: 0.5841 - accuracy: 0.8302 - val_loss: 0.7631 - val_accuracy: 0.7788\n",
|
||||
"Epoch 17/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 109ms/step - loss: 0.5739 - accuracy: 0.8337 - val_loss: 0.7413 - val_accuracy: 0.7838\n",
|
||||
"Epoch 18/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 108ms/step - loss: 0.5627 - accuracy: 0.8363 - val_loss: 0.7355 - val_accuracy: 0.7862\n",
|
||||
"Epoch 19/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 110ms/step - loss: 0.5532 - accuracy: 0.8390 - val_loss: 0.7239 - val_accuracy: 0.7899\n",
|
||||
"Epoch 20/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 15s 121ms/step - loss: 0.5441 - accuracy: 0.8418 - val_loss: 0.7179 - val_accuracy: 0.7916\n",
|
||||
"Epoch 21/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 15s 117ms/step - loss: 0.5360 - accuracy: 0.8437 - val_loss: 0.7164 - val_accuracy: 0.7915\n",
|
||||
"Epoch 22/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 15s 123ms/step - loss: 0.5270 - accuracy: 0.8469 - val_loss: 0.7067 - val_accuracy: 0.7947\n",
|
||||
"Epoch 23/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 116ms/step - loss: 0.5186 - accuracy: 0.8493 - val_loss: 0.7051 - val_accuracy: 0.7962\n",
|
||||
"Epoch 24/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 109ms/step - loss: 0.5107 - accuracy: 0.8519 - val_loss: 0.6904 - val_accuracy: 0.7994\n",
|
||||
"Epoch 25/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 18s 142ms/step - loss: 0.5022 - accuracy: 0.8542 - val_loss: 0.6898 - val_accuracy: 0.7998\n",
|
||||
"Epoch 26/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 111ms/step - loss: 0.4945 - accuracy: 0.8565 - val_loss: 0.6775 - val_accuracy: 0.8041\n",
|
||||
"Epoch 27/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 116ms/step - loss: 0.4875 - accuracy: 0.8584 - val_loss: 0.6717 - val_accuracy: 0.8064\n",
|
||||
"Epoch 28/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 14s 114ms/step - loss: 0.4806 - accuracy: 0.8608 - val_loss: 0.6649 - val_accuracy: 0.8077\n",
|
||||
"Epoch 29/200\n",
|
||||
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|
||||
"125/125 [==============================] - 13s 103ms/step - loss: 0.0560 - accuracy: 0.9842 - val_loss: 1.1064 - val_accuracy: 0.8202\n",
|
||||
"Epoch 188/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 13s 100ms/step - loss: 0.0552 - accuracy: 0.9844 - val_loss: 1.1135 - val_accuracy: 0.8193\n",
|
||||
"Epoch 189/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 13s 103ms/step - loss: 0.0551 - accuracy: 0.9844 - val_loss: 1.1150 - val_accuracy: 0.8194\n",
|
||||
"Epoch 190/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 13s 103ms/step - loss: 0.0538 - accuracy: 0.9847 - val_loss: 1.1186 - val_accuracy: 0.8200\n",
|
||||
"Epoch 191/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 13s 103ms/step - loss: 0.0534 - accuracy: 0.9849 - val_loss: 1.1152 - val_accuracy: 0.8191\n",
|
||||
"Epoch 192/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 12s 97ms/step - loss: 0.0530 - accuracy: 0.9850 - val_loss: 1.1191 - val_accuracy: 0.8188\n",
|
||||
"Epoch 193/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 12s 98ms/step - loss: 0.0530 - accuracy: 0.9849 - val_loss: 1.1290 - val_accuracy: 0.8188\n",
|
||||
"Epoch 194/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 13s 101ms/step - loss: 0.0525 - accuracy: 0.9850 - val_loss: 1.1289 - val_accuracy: 0.8190\n",
|
||||
"Epoch 195/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 12s 97ms/step - loss: 0.0511 - accuracy: 0.9856 - val_loss: 1.1290 - val_accuracy: 0.8192\n",
|
||||
"Epoch 196/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 12s 98ms/step - loss: 0.0507 - accuracy: 0.9856 - val_loss: 1.1378 - val_accuracy: 0.8190\n",
|
||||
"Epoch 197/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 13s 101ms/step - loss: 0.0505 - accuracy: 0.9856 - val_loss: 1.1372 - val_accuracy: 0.8192\n",
|
||||
"Epoch 198/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 12s 97ms/step - loss: 0.0498 - accuracy: 0.9858 - val_loss: 1.1386 - val_accuracy: 0.8188\n",
|
||||
"Epoch 199/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 12s 98ms/step - loss: 0.0484 - accuracy: 0.9864 - val_loss: 1.1423 - val_accuracy: 0.8189\n",
|
||||
"Epoch 200/200\n",
|
||||
"125/125 [==============================] - 12s 100ms/step - loss: 0.0484 - accuracy: 0.9864 - val_loss: 1.1581 - val_accuracy: 0.8176\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"model.compile(\n",
|
||||
" optimizer=\"rmsprop\", loss=\"categorical_crossentropy\", metrics=[\"accuracy\"]\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"model.fit(\n",
|
||||
" [encoder_input_data, decoder_input_data],\n",
|
||||
" decoder_target_data,\n",
|
||||
" batch_size=batch_size,\n",
|
||||
" epochs=epochs,\n",
|
||||
" validation_split=0.2,\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"model.save(\"s2s_model.keras\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "4zhoiYDkISvy"
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Run interference"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "cgNB5j6qIWdo"
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"encoder_inputs = model.input[0] # input_1\n",
|
||||
"encoder_outputs, state_h_enc, state_c_enc = model.layers[2].output # lstm_1\n",
|
||||
"encoder_states = [state_h_enc, state_c_enc]\n",
|
||||
"encoder_model = keras.Model(encoder_inputs, encoder_states)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"decoder_inputs = model.input[1] # input_2\n",
|
||||
"decoder_state_input_h = keras.Input(shape=(latent_dim,))\n",
|
||||
"decoder_state_input_c = keras.Input(shape=(latent_dim,))\n",
|
||||
"decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c]\n",
|
||||
"decoder_lstm = model.layers[3]\n",
|
||||
"decoder_outputs, state_h_dec, state_c_dec = decoder_lstm(\n",
|
||||
" decoder_inputs, initial_state=decoder_states_inputs\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"decoder_states = [state_h_dec, state_c_dec]\n",
|
||||
"decoder_dense = model.layers[4]\n",
|
||||
"decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)\n",
|
||||
"decoder_model = keras.Model(\n",
|
||||
" [decoder_inputs] + decoder_states_inputs, [decoder_outputs] + decoder_states\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Reverse-lookup token index to decode sequences back to\n",
|
||||
"# something readable.\n",
|
||||
"reverse_input_char_index = dict((i, char) for char, i in input_token_index.items())\n",
|
||||
"reverse_target_char_index = dict((i, char) for char, i in target_token_index.items())\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"def decode_sequence(input_seq):\n",
|
||||
" # Encode the input as state vectors.\n",
|
||||
" states_value = encoder_model.predict(input_seq, verbose=0)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Generate empty target sequence of length 1.\n",
|
||||
" target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))\n",
|
||||
" # Populate the first character of target sequence with the start character.\n",
|
||||
" target_seq[0, 0, target_token_index[\"\\t\"]] = 1.0\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Sampling loop for a batch of sequences\n",
|
||||
" # (to simplify, here we assume a batch of size 1).\n",
|
||||
" stop_condition = False\n",
|
||||
" decoded_sentence = \"\"\n",
|
||||
" while not stop_condition:\n",
|
||||
" output_tokens, h, c = decoder_model.predict(\n",
|
||||
" [target_seq] + states_value, verbose=0\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Sample a token\n",
|
||||
" sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :])\n",
|
||||
" sampled_char = reverse_target_char_index[sampled_token_index]\n",
|
||||
" decoded_sentence += sampled_char\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Exit condition: either hit max length\n",
|
||||
" # or find stop character.\n",
|
||||
" if sampled_char == \"\\n\" or len(decoded_sentence) > max_decoder_seq_length:\n",
|
||||
" stop_condition = True\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Update the target sequence (of length 1).\n",
|
||||
" target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))\n",
|
||||
" target_seq[0, 0, sampled_token_index] = 1.0\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Update states\n",
|
||||
" states_value = [h, c]\n",
|
||||
" return decoded_sentence"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"colab": {
|
||||
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
||||
},
|
||||
"id": "1GhhZn_uIiVJ",
|
||||
"outputId": "6930ea66-0a44-4975-b613-00464dc31179"
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Go.\n",
|
||||
"Decoded sentence: Idź.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Hi.\n",
|
||||
"Decoded sentence: Cześć.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Run!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Uciekaj!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Run.\n",
|
||||
"Decoded sentence: Uciekaj.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Run.\n",
|
||||
"Decoded sentence: Uciekaj.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Who?\n",
|
||||
"Decoded sentence: Kto?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Wow!\n",
|
||||
"Decoded sentence: O, dziama?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Wow!\n",
|
||||
"Decoded sentence: O, dziama?\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Duck!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Unik!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Fire!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Strzelaj!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Fire!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Strzelaj!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Fire!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Strzelaj!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Help!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Pomocy!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Hide.\n",
|
||||
"Decoded sentence: Schowaj się.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Jump!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Skacz!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Jump.\n",
|
||||
"Decoded sentence: Skok.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Stay.\n",
|
||||
"Decoded sentence: Zostań.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Stop!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Zatrzymaj się!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Stop!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Zatrzymaj się!\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"-\n",
|
||||
"Input sentence: Wait!\n",
|
||||
"Decoded sentence: Zaczekajcie!\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"for seq_index in range(20):\n",
|
||||
" # Take one sequence (part of the training set)\n",
|
||||
" # for trying out decoding.\n",
|
||||
" input_seq = encoder_input_data[seq_index : seq_index + 1]\n",
|
||||
" decoded_sentence = decode_sequence(input_seq)\n",
|
||||
" print(\"-\")\n",
|
||||
" print(\"Input sentence:\", input_texts[seq_index])\n",
|
||||
" print(\"Decoded sentence:\", decoded_sentence)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {
|
||||
"id": "nLylna2WI5VY"
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
"### Bleu evaluation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 9,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"colab": {
|
||||
"background_save": true,
|
||||
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
||||
},
|
||||
"id": "YOYWSVlpJe_M",
|
||||
"outputId": "07ca0d9f-1729-42f5-939d-a9616fc127cc"
|
||||
},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"0.5965545320892247\n",
|
||||
"0.5981615012338071\n",
|
||||
"0.5930356751147987\n",
|
||||
"0.5942200927187505\n",
|
||||
"0.5951351487924014\n",
|
||||
"0.5919465093543784\n",
|
||||
"0.590832790904886\n",
|
||||
"0.5919919489002385\n",
|
||||
"0.5452219773056319\n",
|
||||
"BLEU score: 0.5095920718253371\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import nltk.translate.bleu_score as bleu\n",
|
||||
"smoothing_function = bleu.SmoothingFunction().method4\n",
|
||||
"bleu_scores = 0\n",
|
||||
"for seq_index in range(len(encoder_input_data)):\n",
|
||||
" input_seq = encoder_input_data[seq_index : seq_index + 1]\n",
|
||||
" decoded_sentence = decode_sequence(input_seq)\n",
|
||||
" reference = [list(target_texts[seq_index])]\n",
|
||||
" candidate = list(decoded_sentence.strip())\n",
|
||||
" bleu_score = bleu.sentence_bleu(reference, candidate, smoothing_function=smoothing_function)\n",
|
||||
" bleu_scores += bleu_score\n",
|
||||
" if seq_index % (len(encoder_input_data)//10) == 0 and seq_index != 0:\n",
|
||||
" print(bleu_scores/seq_index)\n",
|
||||
"bleu_final = bleu_scores/len(encoder_input_data)\n",
|
||||
"print(\"BLEU score:\", bleu_final)"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"colab": {
|
||||
"provenance": []
|
||||
},
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.5"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 1
|
||||
}
|
||||
230
5. Transformer/out.tsv
Normal file
230
5. Transformer/out.tsv
Normal file
@ -0,0 +1,230 @@
|
||||
O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC I-LOC I-LOC O O B-LOC O O O O O B-MISC I-MISC O O O O O O O B-LOC O O O B-MISC O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O B-MISC I-MISC O O O O O O O O O O O B-MISC I-MISC O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O B-LOC O B-PER O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O B-MISC I-MISC O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O O O O O O B-LOC O B-LOC O B-LOC I-LOC O O B-LOC O O O O B-MISC O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O
|
||||
O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC I-MISC O O O O O O O O O O B-LOC O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC I-MISC O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O B-PER I-PER O B-PER O O B-PER I-PER O B-PER O O B-PER I-PER O B-PER I-PER O B-PER I-PER O B-PER O O B-PER O O B-PER O O B-PER I-PER O B-PER I-PER O B-PER O O O B-PER O O B-PER O O B-PER O O B-PER O O B-PER O O B-PER O O B-PER O O O
|
||||
O O O O O O O O O O O O O B-LOC I-LOC I-LOC O O O O O O O O O O O B-LOC O O O B-MISC I-MISC O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O B-PER I-PER O O O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-PER O O O O B-PER I-PER O O O B-PER I-PER O O O B-PER O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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B-MISC B-PER O O O O O O O O O B-LOC O O O B-PER I-PER O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O B-MISC O O O O O O B-PER I-PER O O O O O O O O O O
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B-LOC O O O O O O O O O O O B-MISC O O B-ORG O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-ORG O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O
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B-MISC O O B-LOC O O O O O O O O O B-MISC O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O B-MISC O B-ORG I-ORG I-ORG O B-ORG O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O B-PER O O O O O O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O
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B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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B-LOC B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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O B-LOC O O O O O O O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
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