コード例 #1
0
ファイル: beagleorder.py プロジェクト: junotk/vsm
def test_compare():

    from vsm import corpus

    n = 4

    c = corpus.random_corpus(1e3, 20, 1, 10, tok_name='sentences')

    c = c.to_maskedcorpus()

    c.mask_terms(['0'])

    em = be.BeagleEnvironment()

    em.train(c, n_columns=n)

    env_matrix = em.matrix

    psi = rand_pt_unit_sphere(n)

    rand_perm = two_rand_perm(n)

    print 'Training single processor model'

    sm = BeagleOrderSingle()

    sm.train(c, psi=psi, env_matrix=env_matrix, rand_perm=rand_perm)

    print 'Training multiprocessor model'

    mm = BeagleOrderMulti()

    mm.train(c, psi=psi, env_matrix=env_matrix, rand_perm=rand_perm)

    assert np.allclose(sm.matrix, mm.matrix, atol=1e-07)
コード例 #2
0
ファイル: beaglecontext.py プロジェクト: junotk/vsm
def test_compare():

    from vsm import corpus

    n = 4

    c = corpus.random_corpus(1e3, 20, 1, 10, tok_name='sentences')

    em = be.BeagleEnvironment()

    em.train(c, n_columns=n)

    env_matrix = em.matrix

    print 'Training single processor model'

    sm = BeagleContextSingle()

    sm.train(c, env_matrix=env_matrix)

    print 'Training multiprocessor model'

    mm = BeagleContextMulti()

    mm.train(c, env_matrix=env_matrix)

    assert np.allclose(sm.matrix, mm.matrix, atol=1e-07), (sm.matrix[:2], mm.matrix[:2])
コード例 #3
0
ファイル: beaglecomposite.py プロジェクト: junotk/vsm
def test_BeagleComposite():

    from vsm import corpus

    n = 256

    c = corpus.random_corpus(1e5, 1e2, 1, 10, tok_name='sentences')

    m = BeagleComposite()

    m.train(c, n_columns=n)

    return m
コード例 #4
0
ファイル: beagleorder.py プロジェクト: junotk/vsm
def test_BeagleOrderSingle():

    from vsm import corpus

    n = 5

    c = corpus.random_corpus(1e2, 10, 1, 10, tok_name='sentences')

    c = c.to_maskedcorpus()

    c.mask_terms(['0'])
    
    m = BeagleOrderSingle()

    m.train(c, n_columns=n)

    return c, m.matrix
コード例 #5
0
ファイル: beaglecontext.py プロジェクト: junotk/vsm
def test_BeagleContextSingle():

    from vsm import corpus

    n = 5

    c = corpus.random_corpus(1e5, 1e4, 1, 20, tok_name='sentences')

    c = c.to_maskedcorpus()

    c.mask_terms(['0'])
        
    m = BeagleContextSingle()

    m.train(c, n_columns=n)

    return m.matrix
コード例 #6
0
ファイル: beagleorder.py プロジェクト: junotk/vsm
def test_BeagleOrderMulti():

    from vsm import corpus

    n = 5

    print 'Generating corpus'
    
    c = corpus.random_corpus(1e2, 10, 1, 10, tok_name='sentences')

    c = c.to_maskedcorpus()

    c.mask_terms(['0'])

    m = BeagleOrderMulti()

    m.train(c, n_columns=n)

    return m.matrix