def test_one_hot(self):
pipeline = Pipeline(
DataLoader(text_processor=self.text_processor, n_grams=3),
TextEncoder(
encode_type=TransformerTestCase.EncodingAliases.ONE_HOT),
TransformerClassifier(
num_labels=3,
language_model_shortcut=TransformerTestCase.LM_SHORTCUT))
pipeline(train=TransformerTestCase.INPUT_FILE,
test=TransformerTestCase.OUTPUT_FILE)
pipeline.save(TransformerTestCase.SAVED_PATH)
_pipeline = Pipeline.load(TransformerTestCase.SAVED_PATH)
self.assertIsInstance(_pipeline, Pipeline)
predict_results = _pipeline.predict([
'hàng ok đầu tuýp có một số không vừa ốc siết. chỉ được một số đầu thôi '
'.cần nhất đầu tuýp 14 mà không có. không đạt yêu cầu của mình sử dụng',
'Son đẹpppp, mùi hương vali thơm nhưng hơi nồng, chất son mịn, màu lên '
'chuẩn, đẹppppp'
])
self.assertIsInstance(predict_results, np.ndarray)
def test_word2vec_ft(self):
pipeline = Pipeline(
DataLoader(text_processor=self.text_processor, n_grams=3),
TextEncoder(encode_type=LSTMTestCase.EncodingAliases.W2V,
model_path=LSTMTestCase.W2V_PRETRAINED),
LSTMClassifier(num_labels=3,
num_epochs=3,
bidirectional=False,
attention=True))
pipeline(train=LSTMTestCase.INPUT_FILE, test=LSTMTestCase.OUTPUT_FILE)
pipeline.save(LSTMTestCase.SAVED_PATH)
_pipeline = Pipeline.load(LSTMTestCase.SAVED_PATH)
self.assertIsInstance(_pipeline, Pipeline)
predict_results = _pipeline.predict([
'hàng ok đầu tuýp có một số không vừa ốc siết. chỉ được một số đầu thôi '
'.cần nhất đầu tuýp 14 mà không có. không đạt yêu cầu của mình sử dụng',
'Son đẹpppp, mùi hương vali thơm nhưng hơi nồng, chất son mịn, màu lên '
'chuẩn, đẹppppp'
])
self.assertIsInstance(predict_results, np.ndarray)
from sentivi import Pipeline
from sentivi.data import DataLoader, TextEncoder
from sentivi.classifier import LSTMClassifier
from sentivi.text_processor import TextProcessor
if __name__ == '__main__':
text_processor = TextProcessor(
methods=['word_segmentation', 'remove_punctuation', 'lower'])
pipeline = Pipeline(
DataLoader(text_processor=text_processor, n_grams=2, max_length=100),
TextEncoder(encode_type='word2vec',
model_path='./pretrained/wiki.vi.model.bin.gz'),
LSTMClassifier(num_labels=2,
bidirectional=False,
attention=True,
device='cuda',
hidden_layers=1))
train_results = pipeline(train='./data/dev.vi',
test='./data/dev_test.vi',
num_epochs=3,
learning_rate=1e-3)
print(train_results)
predict_results = pipeline.predict([
'hàng ok đầu tuýp có một số không vừa ốc siết. chỉ được một số đầu thôi .cần '
'nhất đầu tuýp 14 mà không có. không đạt yêu cầu của mình sử dụng',
'Son đẹpppp, mùi hương vali thơm nhưng hơi nồng, chất son mịn, màu lên chuẩn, '
'đẹppppp', 'Son rất đẹp màu xinh lắm'
])
from sentivi import Pipeline
from sentivi.data import DataLoader, TextEncoder
from sentivi.classifier import TextCNNClassifier
from sentivi.text_processor import TextProcessor
if __name__ == '__main__':
text_processor = TextProcessor(methods=['word_segmentation', 'remove_punctuation', 'lower'])
pipeline = Pipeline(DataLoader(text_processor=text_processor, n_grams=2),
TextEncoder(encode_type='tf-idf', model_path='./pretrained/wiki.vi.model.bin.gz'),
TextCNNClassifier(num_labels=3))
train_results = pipeline(train='./data/dev.vi', test='./data/dev_test.vi', num_epochs=3)
print(train_results)
predict_results = pipeline.predict(['hàng ok đầu tuýp có một số không vừa ốc siết. chỉ được một số đầu thôi .cần '
'nhất đầu tuýp 14 mà không có. không đạt yêu cầu của mình sử dụng',
'Son đẹpppp, mùi hương vali thơm nhưng hơi nồng, chất son mịn, màu lên chuẩn, '
'đẹppppp', 'Son rất đẹp màu xinh lắm'])
print(predict_results)
print(f'Decoded results: {pipeline.decode_polarity(predict_results)}')
pipeline.save('./weights/text_cnn.sentivi')
type=str,
default=os.path.join(
'data', 'logs',
f'{CLASSIFIER.__name__}.txt'))
args = argument_parser.parse_args()
text_processor = TextProcessor(
methods=['word_segmentation', 'remove_punctuation'])
encoding = 'transformer'
file_writer = open(args.log, 'w+')
train_pipeline = Pipeline(
DataLoader(text_processor=text_processor,
n_grams=args.n_grams,
max_length=256), TextEncoder(encode_type=encoding),
CLASSIFIER(num_labels=3,
language_model_shortcut='vinai/phobert-base',
device='cuda'))
train_results = train_pipeline(train=args.train_file,
test=args.test_file,
num_epochs=30,
batch_size=4)
print(f'Experiment_{encoding}_{CLASSIFIER.__name__}:\n{train_results}')
file_writer.write(
f'Experiment_{encoding}_{CLASSIFIER.__name__}:\n{train_results}\n')
file_writer.write('*' * 15 + '\n')
file_writer.close()
from sentivi import Pipeline
from sentivi.data import DataLoader, TextEncoder
from sentivi.classifier import TransformerClassifier
from sentivi.text_processor import TextProcessor
if __name__ == '__main__':
text_processor = TextProcessor(
methods=['word_segmentation', 'remove_punctuation', 'lower'])
pipeline = Pipeline(
DataLoader(text_processor=text_processor, n_grams=1, max_length=100),
TextEncoder(encode_type='transformer'),
TransformerClassifier(num_labels=3,
language_model_shortcut='vinai/phobert-base',
device='cuda'))
train_results = pipeline(train='./data/dev.vi',
test='./data/dev_test.vi',
num_epochs=30,
learning_rate=1e-3)
print(train_results)
predict_results = pipeline.predict([
'hàng ok đầu tuýp có một số không vừa ốc siết. chỉ được một số đầu thôi .cần '
'nhất đầu tuýp 14 mà không có. không đạt yêu cầu của mình sử dụng',
'Son đẹpppp, mùi hương vali thơm nhưng hơi nồng, chất son mịn, màu lên chuẩn, '
'đẹppppp', 'Son rất đẹp màu xinh lắm'
])
print(predict_results)
print(f'Decoded results: {pipeline.decode_polarity(predict_results)}')
default=os.path.join('data', 'test_data.txt'))
argument_parser.add_argument('--log',
type=str,
default=os.path.join(
'data', 'logs',
f'{CLASSIFIER.__name__}.txt'))
args = argument_parser.parse_args()
text_processor = TextProcessor(
methods=['word_segmentation', 'remove_punctuation'])
file_writer = open(args.log, 'w+')
for encoding in ENCODING_TYPE:
train_pipeline = Pipeline(
DataLoader(text_processor=text_processor, n_grams=args.n_grams),
TextEncoder(encode_type=encoding,
model_path='./pretrained/wiki.vi.model.bin.gz'),
CLASSIFIER(num_labels=3, verbose=True))
train_results = train_pipeline(train=args.train_file,
test=args.test_file,
num_epochs=10,
batch_size=4)
print(f'Experiment_{encoding}_{CLASSIFIER.__name__}:\n{train_results}')
file_writer.write(
f'Experiment_{encoding}_{CLASSIFIER.__name__}:\n{train_results}\n')
file_writer.write('*' * 15 + '\n')
file_writer.close()
from sentivi import Pipeline
from sentivi.data import DataLoader, TextEncoder
from sentivi.classifier import SVMClassifier
from sentivi.text_processor import TextProcessor
if __name__ == '__main__':
text_processor = TextProcessor(
methods=['word_segmentation', 'remove_punctuation', 'lower'])
pipeline = Pipeline(DataLoader(text_processor=text_processor, n_grams=3),
TextEncoder(encode_type='one-hot'),
SVMClassifier(num_labels=3))
train_results = pipeline(train='./data/dev.vi', test='./data/dev_test.vi')
print(train_results)
pipeline.save('./weights/pipeline.sentivi')
_pipeline = Pipeline.load('./weights/pipeline.sentivi')
predict_results = _pipeline.predict([
'hàng ok đầu tuýp có một số không vừa ốc siết. chỉ được một số đầu thôi .cần '
'nhất đầu tuýp 14 mà không có. không đạt yêu cầu của mình sử dụng',
'Son đẹpppp, mùi hương vali thơm nhưng hơi nồng, chất son mịn, màu lên chuẩn, '
'đẹppppp'
])
print(predict_results)
print(f'Decoded results: {_pipeline.decode_polarity(predict_results)}')