Example #1
0
import Word2Vec

####Testing method

words1 = "Foi um ótimo dia!"
words2 = "Hoje está um dia lindo!"

#iniciando o modelo de embeddings
word_vectors, model = Word2Vec.startModel()

similaridadeMatrizWord2vec = Word2Vec.calculateSimilarity(
    word_vectors, model, words1, words2)
similaridadeVetoresEmbeddings = Word2Vec.embeddingsSimilarity(
    model, words1, words2)
similaridadeWordOrder = Word2Vec.wordOrderSimilarity(word_vectors, model,
                                                     words1, words2)
similaridadeBinaria = Word2Vec.binarySimilarity(words1, words2)

print("similaridade Matriz Word2vec = ", similaridadeMatrizWord2vec)
print("similaridade Vetores Embeddings = ", similaridadeVetoresEmbeddings)
print("similaridade Word Order = ", similaridadeWordOrder)
print("similaridade binaria = ", similaridadeBinaria)
"""TESTANDO COM A BASE DE DADOS"""

dados = open('DadosProcessados.csv', 'r', encoding='utf-8',
             errors='ignore').read().split('\n')

dataset = []

#salvando os dados da base em dataset
for line in dados:
Example #2
0
def featuresExtraction(dataSet):

    #calculate feature 1 - TFIDF
    textDataSet = []

    for line in dataset:
        textDataSet.append(line[3])
        textDataSet.append(line[4])

    #add synonyms
    newDataSet = Tep.addSynonyms(textDataSet)
    finalDataSet = []

    #stemming
    for line in newDataSet:
        text = mnlp.stemming(line)
        finalDataSet.append(mnlp.convertText(text))

    print(dataSet)
    print(newDataSet)

    vector = Tfidf.calculateTFIDF(finalDataSet)

    similarities = []

    for i in range(0, len(vector), 2):
        distance = spatial.distance.cosine(vector[i], vector[i + 1])
        similarities.append(1 - distance)

    #calculate others features
    word_vectors, model = Word2Vec.startModel()
    features = []

    for x in range(len(dataSet)):

        featuresLine = []

        #calculate feature 2
        feature2 = Word2Vec.wordOrderSimilarity(word_vectors, model,
                                                dataSet[x][3], dataSet[x][4])

        #calculate feature 3
        sim2 = Word2Vec.embeddingsSimilarity(model, dataSet[x][3],
                                             dataSet[x][4])
        if math.isnan(sim2):
            feature3 = 1.0
        else:
            feature3 = sim2

        #calculate feature 4
        sim3 = Word2Vec.calculateSimilarity(word_vectors, model, dataSet[x][3],
                                            dataSet[x][4])
        if math.isnan(sim3):
            feature4 = 1.0
        else:
            feature4 = sim3

        # calculate feature 5
        feature5 = Word2Vec.binarySimilarity(dataSet[x][3], dataSet[x][4])

        # calculate feature 6
        size1 = len(mnlp.tokenize(dataset[x][3]))
        size2 = len(mnlp.tokenize(dataset[x][4]))

        if (size1 > size2):
            feature6 = size2 / size1
        else:
            feature6 = size1 / size2

        featuresLine.append(similarities[x])
        featuresLine.append(feature2)
        featuresLine.append(feature3)
        featuresLine.append(feature4)
        featuresLine.append(feature5)
        featuresLine.append(feature6)
        featuresLine.append(dataSet[x][2])  #similarity class

        print(featuresLine)
        features.append(featuresLine)
Example #3
0
def featuresExtraction(dataSet):

    #calculate feature 1 - TFIDF
    textDataSet = []

    for line in dataset:
        textDataSet.append(line[0])
        textDataSet.append(line[1])

    #add synonyms
    newDataSet = Tep.addSynonyms(textDataSet)
    finalDataSet = []

    #stemming
    for line in newDataSet:
        text = mnlp.stemming(line)
        finalDataSet.append(mnlp.convertText(text))

    #obtendo os vetores TF-IDF de cada frase
    vector = Tfidf.calculateTFIDF(finalDataSet)

    similarities = []
    """aqui calculamos a distância do cosseno entre a frase 1 e a frase 2, ou seja, entre os pares de frases
       esse vector vai ter os vetores tf-idf de cada frase, no caso, é como se na posição 0 estivesse a frase 1, 
       na posição 1 estivesse a frase 2, na posição 2 estivesse a frase 3... e assim por diante
       Então se queremos calcular a similaridade entre a frase 1 e a frase 2 do nosso banco, devemos calcular
       a distância do cosseno entre vector[0] e vector[1]
       Por isso o for abaixo intera de 2 em 2 --> range(0, len(vector), 2)
    """

    for i in range(0, len(vector), 2):
        distance = spatial.distance.cosine(vector[i], vector[i + 1])
        similarities.append(1 - distance)

    #calculando as outras features
    #iniciando o modelo do word2vec
    word_vectors, model = Word2Vec.startModel()
    features = []

    #para cada linha do meu csv, vou calcular a similaridade utilizando esses métodos a seguir:
    for x in range(len(dataSet)):

        featuresLine = []
        """calculando a feature 2 entre a coluna 0 e coluna 1 do meu csv
            esse método obtive de um trabalho da literatura, vou te passar o pdf dele também
        """
        feature2 = Word2Vec.wordOrderSimilarity(word_vectors, model,
                                                dataSet[x][0], dataSet[x][1])
        """A feature 3 é distância do cosseno entre os vetores de cada frase, ou seja, 
        o vetor de cada frase é a soma dos vetores de embeddings de cada palavra"""

        sim2 = Word2Vec.embeddingsSimilarity(model, dataSet[x][0],
                                             dataSet[x][1])
        if math.isnan(sim2):
            feature3 = 1.0
        else:
            feature3 = sim2
        """A feature 4 utiliza uma matriz de similaridades com tamanho: 
        numero de palavras da frase 1 X numero de palavras da frase 2 
        Esse é o método que utilizei na minha dissertação. O word2vec aqui foi utilizado para calcular a similaridade
        entre as palavras. E a similaridade entre as frases é obtida utilizando esse método da matriz"""

        sim3 = Word2Vec.calculateSimilarity(word_vectors, model, dataSet[x][0],
                                            dataSet[x][1])
        if math.isnan(sim3):
            feature4 = 1.0
        else:
            feature4 = sim3
        """Esse feature utiliza a mesma matriz da feature acima, só que no lugar de calcular a similaridade entre
        as palavras usando word2vec, nós usamos uma abordagem binária. Se as palavras forem iguais, a similaridade entre
        elas será 1, se forem diferentes a similaridade entre elas será 0"""

        feature5 = Word2Vec.binarySimilarity(dataSet[x][0], dataSet[x][1])
        """A feature 6 será o tamanho da frase menor dividido pelo tamanho da frase maior"""
        size1 = len(mnlp.tokenize(dataset[x][0]))
        size2 = len(mnlp.tokenize(dataset[x][1]))

        if (size1 > size2):
            feature6 = size2 / size1
        else:
            feature6 = size1 / size2

        #salvo um aquivo com as features extraídas e a classe a qual elas pertencem
        featuresLine.append(similarities[x])
        featuresLine.append(feature2)
        featuresLine.append(feature3)
        featuresLine.append(feature4)
        featuresLine.append(feature5)
        featuresLine.append(feature6)
        featuresLine.append(dataSet[x][2])  #similarity class

        #print(featuresLine)
        features.append(featuresLine)

        #imprimindo o valor de similaridade obtido, combinando as features
        similaridade = (0.3 * similarities[x]) + (0.1 * feature2) + (
            0.2 * feature3) + (0.2 * feature4) + (0.1 * feature5) + (0.1 *
                                                                     feature6)
        print(similaridade)