Carlos-Francisco Méndez-Cruz / sentence-representation-word-embeddings

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Carlos-Francisco Méndez-Cruz
426b16cc 1 parent c3d0c4d6

LSA word embedding examples

Inline Side-by-side
Showing 5 changed files with 7966 additions and 0 deletions
c1: Human machine interface for ABC computer applications
c2: A survey of user opinion of computer system response time
c3: The EPS user interface management system
c4: System and human system engineering testing of EPS
c5: Relation of user perceived response time to error measurement
m1: The generation of random, binary, ordered trees
m2: The intersection graph of paths in trees
m3: Graph minors IV: Widths of trees and well-quasi-ordering
m4: Graph minors: A survey
"""Pirated example from Gensim library (a NLP specialized tool):
https://radimrehurek.com/gensim/tut2.html
https://radimrehurek.com/gensim/wiki.html#latent-semantic-analysis
Ignacio Arroyo
"""
import gensim
import logging
from six import iteritems
from gensim import corpora
import argparse
from pdb import set_trace as st # Debug the program step by step calling st()
# anywhere.
class corpus_streamer(object):
""" This Object streams the input raw text file row by row.
"""
def __init__(self, file_name, dictionary=None, strings=None):
self.file_name=file_name
self.dictionary=dictionary
self.strings=strings
def __iter__(self):
for line in open(self.file_name):
# assume there's one document per line, tokens separated by whitespace
if self.dictionary and not self.strings:
yield self.dictionary.doc2bow(line.lower().split())
elif not self.dictionary and self.strings:
yield line.strip().lower()
# Logging all our program
logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s',
level=logging.INFO)
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--n_topics", help="Number of eigenvectors picked up.",
default=2, type=int)
parser.add_argument("--input", help="Input file to perform LSA.",
required=True)
args = parser.parse_args()
n_topics=args.n_topics
n_docs=0
input_file=args.input
#input_file='/medargsia/iarroyof/Volumen de 384 GB/data/GUs_textform_noPeriods.txt'
#input_file='lsa_example.csv'
#input_file='wiki_sample/wiki_75_AA.txt.cln'
#input_file='wiki_sample/wiki_77_AA.txt'
# A little stopwords list
stoplist = set('for a of the and to in _ [ ]'.split())
# Do not load the text corpus into memory, but stream it!
fille=corpus_streamer(input_file, strings=True)
dictionary=corpora.Dictionary(line.lower().split() for line in fille)#open(input_file))
# remove stop words and words that appear only once
stop_ids=[dictionary.token2id[stopword] for stopword in stoplist
if stopword in dictionary.token2id]
once_ids=[tokenid for tokenid, docfreq in iteritems(dictionary.dfs)
if docfreq == 1]
dictionary.filter_tokens(stop_ids + once_ids)
# remove gaps in id sequence after words that were removed
dictionary.compactify()
# Store the dictionary
dictionary.save('lsa_mini.dict')
# Reading sentences from file into a list of strings.
# Use instead streaming objects:
# Load stored word-id map (dictionary)
stream_it = corpus_streamer(input_file, dictionary=dictionary)
#for vector in stream_it: # load one vector into memory at a time
# print vector
# Convert to sparse matrix
sparse_corpus = [text for text in stream_it]
# Store to disk, for later use collect statistics about all tokens
corpora.MmCorpus.serialize('lsa_mini.mm',
sparse_corpus)
## LSA zone
# load the dictionary saved before
id2word = dictionary.load('lsa_mini.dict')
# Now load the sparse matrix corpus from file into a (memory friendly) streaming
# object.
corpus=corpora.MmCorpus('lsa_mini.mm')
## IF TfidfModel
tfidf = gensim.models.TfidfModel(corpus) # step 1 -- initialize a model
corpus = tfidf[corpus]
## FI TfidfModel
# Compute the LSA vectors
lsa=gensim.models.lsimodel.LsiModel(corpus, id2word=dictionary,
num_topics=n_topics)
# Print the n topics in our corpus:
#lsa.print_topics(n_topics)
f=open("topics_file.txt","wb")
f.write("-------------------------------------------------\n")
for t in lsa.show_topics():
f.write("%s\n" % str(t))
f.write("-------------------------------------------------\n")
f.close()
# create a double wrapper over the original corpus: bow->tfidf->fold-in-lsi
corpus_lsa = lsa[corpus]
# Stream sentences from file into a list of strings called "sentences"
sentences=corpus_streamer(input_file, strings=True)
n=0
for pertenence, sentence in zip(corpus_lsa, sentences):
if n_docs <= 0:
#print "%s\t\t%s" % (pertenence, sentence.split("\t")[0])
p=[dict(pertenence)[x] if x in dict(pertenence) else 0.0
for x in xrange(n_topics)]
print "%s %s" % ("".join(sentence.split("\t")[0].split()),
"".join(str(p)[1:].strip("]").split(",")) )
else:
if n<n_docs:
pertenence=[dict(pertenence)[x] if x in dict(pertenence) else 0.0
for x in xrange(n_topics)]
print "%s\t\t%s" % (pertenence, sentence)
n+=1
else:
break
# ============================== Homework ======================================
# Modify the program for doing this for a sample of the English Wikipedia.
# Compute LSA for 20 topics and print the fist 10 topics.
# Take care of avoiding loading and printing documents of a large corpus, so
# change the number of documents to print or sample the entire set randomly and
# print a subset.
# ==============================================================================
No preview for this file type
Changes suppressed. Click to show.
%%MatrixMarket matrix coordinate real general
189 2206 7826
1 466 2
1 596 2
1 720 1
1 721 2
1 728 2
1 926 2
1 1416 2
1 1724 2
1 2110 2
1 2139 3
2 23 2
2 197 2
2 287 1
2 525 1
2 526 1
2 530 1
2 620 1
2 807 3
2 858 1
2 859 1
2 862 1
2 863 1
2 864 1
2 1004 1
2 1032 1
2 1040 2
2 1091 1
2 1194 1
2 1211 2
2 1581 1
2 1706 1
2 1990 2
2 1997 2
2 2079 2
2 2139 13
2 2178 3
3 84 1
3 170 2
3 251 2
3 292 4
3 383 1
3 438 2
3 528 1
3 576 1
3 733 2
3 748 4
3 812 1
3 896 2
3 944 4
3 947 1
3 1082 1
3 1109 4
3 1571 1
3 1591 1
3 2139 9
4 49 1
4 50 1
4 52 1
4 66 1
4 92 2
4 114 2
4 173 3
4 174 2
4 184 2
4 292 5
4 408 1
4 409 1
4 410 1
4 412 1
4 545 3
4 579 2
4 692 3
4 868 1
4 1349 5
4 1422 1
4 2014 1
4 2041 3
4 2132 2
4 2138 7
4 2139 13
5 958 2
5 1516 2
5 1884 2
5 1923 2
5 2085 2
5 2139 12
6 170 3
6 1082 1
6 2139 2
7 1393 1
7 2139 3
8 99 2
8 284 2
8 292 1
8 866 2
8 1071 1
8 1121 2
8 1170 1
8 1287 5
8 1455 4
8 1722 1
8 1902 2
8 2139 15
8 2191 6
9 99 1
9 284 3
9 292 1
9 499 2
9 866 1
9 1902 2
9 2139 6
10 168 1
10 723 1
10 913 2
10 2139 10
11 127 4
11 179 2
11 225 4
11 806 6
11 898 1
11 899 1
11 900 1
11 903 1
11 930 2
11 946 1
11 996 2
11 1116 2
11 1215 1
11 1233 1
11 1240 1
11 1273 1
11 1418 6
11 1522 2
11 1533 1
11 1631 1
11 1965 3
11 2139 11
11 2143 1
11 2144 1
11 2153 1
11 2154 1
11 2155 1
11 2204 1
12 72 1
12 289 1
12 376 2
12 400 1
12 491 1
12 577 2
12 673 1
12 819 2
12 937 2
12 1096 5
12 1117 7
12 1289 2
12 1340 3
12 1592 6
12 1753 1
12 1883 1
12 1885 1
12 1928 1
12 1929 1
12 2093 1
12 2139 24
13 56 4
13 187 1
13 286 1
13 292 1
13 315 2
13 344 3
13 351 1
13 354 17
13 355 1
13 368 2
13 384 2
13 453 3
13 457 2
13 476 2
13 499 1
13 515 2
13 555 1
13 584 2
13 588 2
13 642 1
13 663 1
13 679 1
13 698 1
13 705 3
13 745 1
13 748 1
13 787 1
13 812 1
13 919 1
13 927 3
13 932 1
13 947 34
13 1005 1
13 1025 1
13 1042 4
13 1081 3
13 1087 3
13 1092 2
13 1097 2
13 1102 1
13 1184 2
13 1213 13
13 1221 2
13 1238 3
13 1246 2
13 1315 2
13 1345 4
13 1404 4
13 1408 1
13 1491 2
13 1517 34
13 1531 1
13 1557 4
13 1565 3
13 1642 3
13 1675 1
13 1715 1
13 1718 1
13 1729 2
13 1736 5
13 1743 2
13 1759 3
13 1821 1
13 1851 2
13 1855 1
13 1860 1
13 1874 1
13 1877 1
13 1886 1
13 1892 2
13 1935 2
13 1941 8
13 1973 1
13 1995 2
13 2000 2
13 2014 3
13 2037 1
13 2104 1
13 2138 1
13 2139 48
13 2166 2
13 2182 68
13 2183 1
13 2197 4
13 2204 4
14 26 1
14 49 1
14 50 1
14 52 1
14 121 5
14 132 16
14 181 51
14 184 2
14 206 2
14 292 1
14 297 12
14 311 1
14 315 12
14 373 1
14 399 2
14 414 2
14 419 1
14 424 79
14 430 2
14 499 8
14 515 1
14 545 3
14 546 2
14 570 2
14 654 7
14 667 4
14 668 2
14 692 3
14 706 1
14 709 1
14 711 1
14 712 2
14 728 8
14 733 1
14 748 130
14 800 1
14 808 2
14 809 125
14 810 2
14 813 2
14 814 2
14 816 1
14 950 43
14 957 5
14 1005 2
14 1092 8
14 1100 5
14 1109 1
14 1122 1
14 1123 1
14 1124 1
14 1125 1
14 1126 1
14 1158 51
14 1181 1
14 1184 57
14 1185 2
14 1213 1
14 1218 2
14 1227 2
14 1242 2
14 1243 1
14 1402 2
14 1404 1
14 1416 6
14 1417 5
14 1518 2
14 1555 2
14 1556 1
14 1563 1
14 1600 108
14 1638 51
14 1693 2
14 1712 7
14 1729 14
14 1736 8
14 1759 10
14 1789 11
14 1794 11
14 1890 1
14 2014 117
14 2016 1
14 2018 1
14 2029 2
14 2051 1
14 2119 3
14 2138 259
14 2139 216
14 2156 2
14 2157 8
15 103 2
15 115 2
15 380 6
15 947 2
15 1571 1
15 2040 3
15 2139 9
16 207 4
16 233 4
16 244 4
16 296 2
16 450 2
16 664 2
16 1051 2
16 1059 2
16 1371 2
16 1806 1
16 1833 2
16 1968 4
16 2048 4
16 2139 14
17 100 2
17 136 2
17 230 2
17 270 3
17 325 2
17 396 36
17 398 3
17 465 1
17 499 66
17 515 2
17 575 2
17 667 244
17 754 1
17 755 36
17 775 2
17 797 6
17 855 309
17 943 2
17 999 248
17 1342 26
17 1362 2
17 1424 1
17 1533 248
17 1567 4
17 1610 2
17 1664 132
17 1752 48
17 1844 2
17 2057 130
17 2060 3
17 2139 401
17 2188 2
17 2194 1
17 2204 309
18 475 1
18 1416 14
18 1729 2
18 2016 3
18 2139 16
19 475 1
19 530 1
19 581 2
19 582 1
19 607 1
19 608 1
19 609 1
19 612 1
19 616 2
19 962 6
19 1001 2
19 1054 3
19 1211 4
19 1921 6
19 1990 4
19 1997 4
19 2064 1
19 2091 1
19 2139 10
20 61 4
20 97 1
20 200 3
20 214 1
20 215 1
20 245 1
20 305 3
20 336 2
20 473 2
20 573 2
20 606 2
20 657 1
20 727 2
20 781 4
20 876 1
20 906 2
20 993 1
20 994 3
20 1132 1
20 1133 1
20 1134 1
20 1135 1
20 1138 2
20 1160 1
20 1323 2
20 1332 3
20 1522 2
20 1841 2
20 2025 1
20 2083 2
20 2126 1
20 2138 3
20 2139 17
20 2177 1
20 2199 3
21 104 5
21 105 4
21 191 1
21 230 1
21 255 1
21 396 2
21 601 1
21 655 3
21 763 2
21 766 1
21 767 1
21 768 2
21 772 2
21 1361 3
21 2089 7
21 2139 9
21 2146 1
22 71 21
22 125 9
22 292 23
22 528 21
22 634 1
22 665 9
22 682 21
22 733 1
22 754 13
22 947 1
22 953 9
22 1065 1
22 1176 11
22 1192 10
22 1321 1
22 1328 1
22 1374 1
22 1393 12
22 1424 1
22 1571 9
22 1729 1
22 1932 1
22 1950 10
22 1973 9
22 2139 50
23 2139 5
24 431 1
24 2139 3
25 292 2
25 343 1
25 695 2
25 751 2
25 1092 2
25 1268 1
25 1269 1
25 1270 3
25 1494 2
25 1536 2
25 1736 4
25 2015 4
25 2139 8
26 230 1
26 307 8
26 396 2
26 1729 2
26 1839 1
26 2139 21
27 6 4
27 13 1
27 16 1
27 150 1
27 292 2
27 373 53
27 389 7
27 427 1
27 531 3
27 547 6
27 731 53
27 735 2
27 748 1
27 771 3
27 811 4
27 857 4
27 885 5
27 901 1
27 904 1
27 908 1
27 944 17
27 947 53
27 1024 1
27 1109 2
27 1139 1
27 1140 1
27 1142 1
27 1143 1
27 1226 1
27 1228 1
27 1235 53
27 1276 3
27 1325 3
27 1358 4
27 1403 18
27 1423 1
27 1467 1
27 1546 3
27 1552 8
27 1621 1
27 1623 1
27 1696 1
27 1698 10
27 1705 4
27 1728 1
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