Esempio n. 1
0
#!/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.")
###############################################################################

###############################################################################
Esempio n. 2
0
#!/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 = []
###############################################################################
Esempio n. 3
0
#!/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 = []