Python Database Exemples

Exemple #1

#!/usr/bin/env python
from final.Database import Database
from final.LSA import LSA
from final.Set import Set
from final.NaiveBayesClassifier import NaiveBayesClassifier
import numpy
import math

###############################################################################
#  Initializing
###############################################################################

db = Database()
MIN_FREQ = 3
MAX_GRAM = 5
P_EIG = 0.95
ALPHA = 1e-10
test_score = []
print("Data imported.")

###############################################################################

###############################################################################
# Latent Semantic Analysis
###############################################################################
lsa = LSA(MAX_GRAM, MIN_FREQ, P_EIG)
lsa_results = lsa.process_utterances_through_lsa(db.human_utterances)
print("LSA Results computed.")
###############################################################################

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Exemple #2

Fichier : script_results.py Projet : h-s1996/Thesis

#!/usr/bin/env python
from final.Database import Database
from final.LSA import LSA
from final.Set import Set
from final.NaiveBayesClassifier import NaiveBayesClassifier
import numpy

###############################################################################
#  Initializing
###############################################################################

db = Database()
MIN_FREQ = 3
MAX_GRAM = 5
P_EIG = 0.95
ALPHA = 1e-10
test_score = []
print("Data imported.")

###############################################################################

###############################################################################
# Latent Semantic Analysis
###############################################################################
lsa = LSA(MAX_GRAM, MIN_FREQ, P_EIG)
lsa_results = lsa.process_utterances_through_lsa(db.human_utterances)
print("LSA Results computed.")
###############################################################################

test_score = []
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Exemple #3

#!/usr/bin/env python
from final.Database import Database
from final.LSA import LSA
from final.Set import Set
from final.NaiveBayesClassifier import NaiveBayesClassifier
import numpy

###############################################################################
#  Initializing
###############################################################################

db = Database()
MIN_FREQ = 3
MAX_GRAM = 5
P_EIG = 0.95
ALPHA = 1e-10
test_score = []
print("Data imported.")

###############################################################################

###############################################################################
# Latent Semantic Analysis
###############################################################################
lsa = LSA(MAX_GRAM, MIN_FREQ, P_EIG)
lsa_results = lsa.process_utterances_through_lsa(db.human_utterances)
print("LSA Results computed.")
###############################################################################

while True:
    test_score = []