def output(self, file_name, sentence, corr_label, phrases_probability):
"""
テストを行なった結果をファイルに書き出す
:param file_name: 出力ファイル名
:param sentence: 文章
:param corr_label: 正解ラベル
:param phrases_probability: ある文章の各フレーズに対する出力リスト
:return: なし
"""
# フレーズリストを出す
phrases = spliter.phrases(sentence, self.window_size)
# 文に対する予測ラベルを出す
pred_label = self.consult_majority(phrases_probability)
# 出力
with open(file_name, 'a') as f:
f.write(
str(corr_label) + '\t' + str(pred_label) + '\t' + sentence +
'\n')
# 各フレーズに関する出力をまとめる
for i in range(len(phrases)):
f.write('\t'.join(phrases_probability) + ' '.join(phrases[i]) +
'\n')
# 各文章の終わりに空行を入れる
with open(file_name, 'a') as f:
f.write('\n')
def output(self, file_name, sentence, corr_label, pred_labels1,
pred_labels2, pred_labels3, pred_labels4):
"""
テストを行なった結果をファイルに書き出す
:param file_name: 出力ファイル名
:param sentence: 文章
:param corr_label: 正解ラベル
:param pred_labels1: ラベルが1以上の予測確率
:param pred_labels2: ラベルが2以上の予測確率
:param pred_labels3: ラベルが3以上の予測確率
:param pred_labels4: ラベルが4以上の予測確率
:return: なし
"""
# フレーズリストを出す
phrases = spliter.phrases(sentence, self.window_size)
# 文に対する予測ラベルを出す
pred_label = self.consult_softmax(pred_labels1, pred_labels2,
pred_labels3, pred_labels4)
# 出力
with open(file_name, 'a') as f:
f.write(
str(corr_label) + '\t' + str(pred_label) + '\t' + sentence +
'\n')
# 各フレーズに関する出力をまとめる
for i in range(len(phrases)):
pred_label1 = [
str(label_pred) for label_pred in pred_labels1[i]
]
pred_label2 = [
str(label_pred) for label_pred in pred_labels2[i]
]
pred_label3 = [
str(label_pred) for label_pred in pred_labels3[i]
]
pred_label4 = [
str(label_pred) for label_pred in pred_labels4[i]
]
f.write('\t'.join(pred_label1) + '\t' +
'\t'.join(pred_label2) + '\t' +
'\t'.join(pred_label3) + '\t' +
'\t'.join(pred_label4) + '\t' + ' '.join(phrases[i]) +
'\n')
# 各文章の終わりに空行を入れる
with open(file_name, 'a') as f:
f.write('\n')
def sentence_vector(sentence, window_size=1):
"""
文章をベクトル化する
:param sentence: 英語文章 <class: 'str'>
:param window_size: 切り取るウィンドウサイズ <class: 'int'>
:return: 文章から得られるフレーズベクトルリスト <class: 'list'>
"""
_sentence_vector = [] # 文章ベクトル
count = spliter.word_count(sentence) # 単語数
phrases = spliter.phrases(sentence, window_size) # フレーズリスト
# window_sizeが単語数より大きくて、フレーズが得られなかった
if len(phrases) == 0:
# window_sizeが単語数より大きくて、フレーズが得られなかった
# 補完関数を用いて、window_sizeに合うようにベクトルを生成
completion_vector = []
words = spliter.words(sentence)
# それぞれの単語についてベクトルを取得
for word in words:
completion_vector.extend(word_vector(word))
# 補完関数が設定されていなかったら、エラー処理
if w2v.completion_func is None:
sys.stderr.write("KeyError: 補完用のコールバック関数を指定してください。\n")
exit()
# 補完を行う
for _ in range(window_size - count):
completion_vector.extend(w2v.completion_func(
w2v.model.vector_size))
# 補完済のベクトルをフレーズベクトルリストとする
_sentence_vector.append(completion_vector)
# 適切なフレーズリストが求められたので、ベクトル化する
else:
for phrase in phrases:
_sentence_vector.append(phrase_vector(phrase))
return _sentence_vector
def output(self, file_name, sentence, corr_label, pred_labels):
"""
結果をファイルに出力する
:param file_name: 出力ファイル
:param sentence: 文章
:param corr_label: 正解ラベル
:param pred_labels: 予測確率
:return: なし
"""
# フレーズリストを取得する
phrases = spliter.phrases(sentence, self.window_size)
# 出力
with open(file_name, 'a') as f:
f.write(str(corr_label) + '\t' + sentence + '\n')
# 各フレーズに関する出力をまとめる
for (phrase, pred_label) in zip(phrases, pred_labels):
f.write(str(pred_label) + '\t' + ' '.join(phrase) + '\n')
# 各文章の終わりに空行を入れる
with open(file_name, 'a') as f:
f.write('\n')