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ArXiv:
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xet
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de-francophones commited on
Commit
29a6c53
·
verified ·
1 Parent(s): c9f3d0c

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  1. .gitattributes +7 -0
  2. code/bert/bert_utils.py +26 -0
  3. code/bert/fine_tune_bert.py +109 -0
  4. code/bert/helpers.py +120 -0
  5. code/bert/loadDataSet.py +65 -0
  6. code/bert/test_bert.py +116 -0
  7. code/svm/test_svm.py +77 -0
  8. code/svm/train_svm.py +93 -0
  9. code/xgboost/train_test_xgb.py +87 -0
  10. data/dev.labels +18002 -0
  11. data/dev.txt +0 -0
  12. data/test.labels +0 -0
  13. data/test.txt +3 -0
  14. data/train-01.txt +3 -0
  15. data/train-02.txt +3 -0
  16. data/train-03.txt +3 -0
  17. data/train-04.txt +3 -0
  18. data/train-05.txt +3 -0
  19. data/train-06.txt +3 -0
  20. data/train.labels +0 -0
.gitattributes CHANGED
@@ -57,3 +57,10 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
57
  # Video files - compressed
58
  *.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
59
  *.webm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
 
 
 
 
 
 
57
  # Video files - compressed
58
  *.mp4 filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
59
  *.webm filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
60
+ data/test.txt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
61
+ data/train-01.txt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
62
+ data/train-02.txt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
63
+ data/train-03.txt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
64
+ data/train-04.txt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
65
+ data/train-05.txt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
66
+ data/train-06.txt filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
code/bert/bert_utils.py ADDED
@@ -0,0 +1,26 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import torch
2
+ from sklearn.metrics import accuracy_score
3
+
4
+
5
+ class FrenchDataset(torch.utils.data.Dataset):
6
+ def __init__(self, encodings, labels):
7
+ self.encodings = encodings
8
+ self.labels = labels
9
+
10
+ def __getitem__(self, idx):
11
+ item = {k: torch.tensor(v[idx]) for k, v in self.encodings.items()}
12
+ item["labels"] = torch.tensor([self.labels[idx]])
13
+ return item
14
+
15
+ def __len__(self):
16
+ return len(self.labels)
17
+
18
+
19
+ def compute_metrics(pred):
20
+ labels = pred.label_ids
21
+ preds = pred.predictions.argmax(-1)
22
+ # calculate accuracy using sklearn's function
23
+ acc = accuracy_score(labels, preds)
24
+ return {
25
+ 'accuracy': acc,
26
+ }
code/bert/fine_tune_bert.py ADDED
@@ -0,0 +1,109 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import os
2
+ os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"
3
+
4
+ from transformers import CamembertTokenizer, CamembertForSequenceClassification, CamembertConfig
5
+ from transformers import Trainer, TrainingArguments
6
+
7
+ import pandas as pd
8
+ import numpy as np
9
+
10
+ from loadDataSet import loadData, labels_to_numeric
11
+ from helpers import compute_max_sent_length, get_device, set_seed
12
+ from bert_utils import (
13
+ FrenchDataset,
14
+ compute_metrics,
15
+ )
16
+
17
+ from nltk.tokenize import sent_tokenize
18
+
19
+ set_seed(1)
20
+
21
+ if __name__ == "__main__":
22
+ # Device
23
+ device = get_device()
24
+
25
+ # Paths
26
+ base_path = "../code/"#"/home/mgaman/projects/french_dialect/data/Corpus/"
27
+ train_path = base_path + "train_slices.txt"
28
+ val_path = base_path + "val_slices.txt"
29
+
30
+ # Load the data
31
+ trainSamples, trainLabels = loadData("train", train_path)
32
+ valSamples, valLabels = loadData("validation", val_path)
33
+
34
+ print("Initial train size: %d" % len(trainSamples))
35
+ print("Val size: %d" % len(valSamples))
36
+
37
+ # Load the CamemBERT tokenizer
38
+ print("Loading CamemBERT tokenizer...")
39
+ tokenizer = CamembertTokenizer.from_pretrained("camembert-base")
40
+
41
+ # Compute max sentence length
42
+ # Sentence length: Max = 512; Min = 3; Average = 445.26780711145534
43
+ # For 3-sentence paragraphs: Average sentence length: 102.64167598045637
44
+ #compute_max_sent_length(tokenizer, trainSamples)
45
+
46
+
47
+ # Use approx the average in the dataset
48
+ max_len = 128
49
+
50
+ # Labels to numeric format
51
+ # 0 - BE, 1 - CA, 2 - CH, 3 - FR
52
+ trainLabels = labels_to_numeric(trainLabels)
53
+ valLabels = labels_to_numeric(valLabels)
54
+
55
+
56
+ # Tokenize / Prepare the training set
57
+ train_encodings = tokenizer(trainSamples, truncation=True, padding=True, max_length=max_len)
58
+ # Tokenize / Prepare the validation set
59
+ valid_encodings = tokenizer(valSamples, truncation=True, padding=True, max_length=max_len)
60
+
61
+ # Convert our tokenized data into a torch Dataset
62
+ train_dataset = FrenchDataset(train_encodings, trainLabels)
63
+ valid_dataset = FrenchDataset(valid_encodings, valLabels)
64
+
65
+ # Load the model and pass to device
66
+ config = CamembertConfig.from_pretrained("camembert-base", output_hidden_states=True)
67
+ model = CamembertForSequenceClassification.from_pretrained("camembert-base", num_labels=4).to(device)
68
+
69
+ # Train args
70
+ training_args = TrainingArguments(
71
+ output_dir="./bert_models_saved/out_fold", # output directory
72
+ num_train_epochs=30, # total number of training epochs
73
+ per_device_train_batch_size=32, # batch size per device during training
74
+ per_device_eval_batch_size=32, # batch size for evaluation
75
+ warmup_steps=500, # number of warmup steps for learning rate scheduler
76
+ weight_decay=0.01, # strength of weight decay
77
+ logging_dir='./logs', # directory for storing logs
78
+ load_best_model_at_end=True, # load the best model when finished training (default metric is loss)
79
+ # but you can specify `metric_for_best_model` argument to change to accuracy or other metric
80
+ logging_steps=250, # log & save weights each logging_steps
81
+ eval_steps=250,
82
+ #learning_rate=5e-5,
83
+ save_total_limit=5,
84
+ save_strategy="steps",
85
+ evaluation_strategy="steps", # evaluate each `logging_steps`
86
+ )
87
+
88
+ trainer = Trainer(
89
+ model=model, # the instantiated Transformers model to be trained
90
+ args=training_args, # training arguments, defined above
91
+ train_dataset=train_dataset, # training dataset
92
+ eval_dataset=valid_dataset, # evaluation dataset
93
+ compute_metrics=compute_metrics, # the callback that computes metrics of interest
94
+ )
95
+
96
+ # Train the model
97
+ trainer.train()
98
+
99
+ # Save best only
100
+ trainer.save_model("./bert_models_saved/out_fold")
101
+
102
+ # Evaluate the best performing model
103
+ trainer.evaluate()
104
+
105
+ # Save for later
106
+ model.save_pretrained("./bert_models_saved/best_model/")
107
+ tokenizer.save_pretrained("./bert_models_saved/best_model/")
108
+
109
+
code/bert/helpers.py ADDED
@@ -0,0 +1,120 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import numpy as np
2
+ import random
3
+ import torch
4
+ import time
5
+ import datetime
6
+ from transformers.file_utils import is_tf_available, is_torch_available, is_torch_tpu_available
7
+
8
+
9
+ def get_device():
10
+ # If there's a GPU available...
11
+ if torch.cuda.is_available():
12
+
13
+ # Tell PyTorch to use the GPU.
14
+ device = torch.device("cuda")
15
+
16
+ print('There are %d GPU(s) available.' % torch.cuda.device_count())
17
+
18
+ print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
19
+
20
+ # If not...
21
+ else:
22
+ print('No GPU available, using the CPU instead.')
23
+ device = torch.device("cpu")
24
+
25
+ return device
26
+
27
+
28
+ def compute_max_sent_length(tokenizer, sentences):
29
+ max_len = 0
30
+ avg_len = 0
31
+ min_len = 100000
32
+
33
+ # For every sentence...
34
+ for sent in sentences:
35
+
36
+ # Tokenize the text and add `[CLS]` and `[SEP]` tokens.
37
+ input_ids = tokenizer.encode(
38
+ sent,
39
+ truncation=True,
40
+ max_length=512,
41
+ add_special_tokens=True
42
+ )
43
+
44
+ # Update the maximum sentence length.
45
+ max_len = max(max_len, len(input_ids))
46
+
47
+ # Min length
48
+ min_len = min(min_len, len(input_ids))
49
+
50
+ # Average
51
+ avg_len += len(input_ids)
52
+
53
+ avg_len = avg_len / len(sentences)
54
+
55
+ print('Max sentence length: ', max_len)
56
+ print('Min sentence length: ', min_len)
57
+ print('Average sentence length: ', avg_len)
58
+
59
+ return max_len
60
+
61
+
62
+ def print_model(model):
63
+ # Get all of the model's parameters as a list of tuples.
64
+ params = list(model.named_parameters())
65
+
66
+ print('The BERT model has {:} different named parameters.\n'.format(len(params)))
67
+
68
+ print('==== Embedding Layer ====\n')
69
+
70
+ for p in params[0:5]:
71
+ print("{:<55} {:>12}".format(p[0], str(tuple(p[1].size()))))
72
+
73
+ print('\n==== First Transformer ====\n')
74
+
75
+ for p in params[5:21]:
76
+ print("{:<55} {:>12}".format(p[0], str(tuple(p[1].size()))))
77
+
78
+ print('\n==== Output Layer ====\n')
79
+
80
+ for p in params[-4:]:
81
+ print("{:<55} {:>12}".format(p[0], str(tuple(p[1].size()))))
82
+
83
+
84
+ # Function to calculate the accuracy of our predictions vs labels
85
+ def flat_accuracy(preds, labels):
86
+ pred_flat = np.argmax(preds, axis=1).flatten()
87
+ labels_flat = labels.flatten()
88
+ return np.sum(pred_flat == labels_flat) / len(labels_flat)
89
+
90
+
91
+ def format_time(elapsed):
92
+ '''
93
+ Takes a time in seconds and returns a string hh:mm:ss
94
+ '''
95
+ # Round to the nearest second.
96
+ elapsed_rounded = int(round((elapsed)))
97
+
98
+ # Format as hh:mm:ss
99
+ return str(datetime.timedelta(seconds=elapsed_rounded))
100
+
101
+
102
+ def set_seed(seed: int):
103
+ """
104
+ Helper function for reproducible behavior to set the seed in ``random``, ``numpy``, ``torch`` and/or ``tf`` (if
105
+ installed).
106
+
107
+ Args:
108
+ seed (:obj:`int`): The seed to set.
109
+ """
110
+ random.seed(seed)
111
+ np.random.seed(seed)
112
+ if is_torch_available():
113
+ torch.manual_seed(seed)
114
+ torch.cuda.manual_seed_all(seed)
115
+ # ^^ safe to call this function even if cuda is not available
116
+ if is_tf_available():
117
+ import tensorflow as tf
118
+
119
+ tf.random.set_seed(seed)
120
+
code/bert/loadDataSet.py ADDED
@@ -0,0 +1,65 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import csv
2
+ import os
3
+ import numpy as np
4
+ import pandas as pd
5
+
6
+
7
+ def loadData(purpose, fpath, has_labels=True):
8
+ print("Reading labels from: ", fpath)
9
+ print("Loading %s data..." % purpose)
10
+ #return lat, longi
11
+ if has_labels:
12
+ return parseFileWithLabel(fpath)
13
+
14
+ return parseFileWithoutLabel(fpath)
15
+
16
+ # parse training and validation files
17
+ def parseFileWithLabel(file_path):
18
+ with open(file_path, "r") as f:
19
+ data = f.read().splitlines()
20
+ features = [splitted_line[1] for splitted_line in
21
+ [line.split("\t", maxsplit=1) for line in data[1:]]]
22
+ labels = np.array([splitted_line[0] for splitted_line in
23
+ [line.split("\t", maxsplit=1) for line in data[1:]]])
24
+
25
+ print("Labels shape: ", labels.shape)
26
+ print("Samples length: ", len(features))
27
+
28
+ return features, labels #list(labels[:, 0]), list(labels[:, 1])
29
+
30
+ # parse test file
31
+ def parseFileWithoutLabel(file_path):
32
+ with open(file_path, "r") as f:
33
+ data = f.read().splitlines()
34
+ features = [splitted_line[0] for splitted_line in
35
+ [line.split("\t", maxsplit=1) for line in data[1:]]]
36
+ return features
37
+
38
+
39
+ def labels_to_numeric(labels):
40
+ # Data frame from list
41
+ labels_df = pd.DataFrame(labels)
42
+
43
+ # 0 - BE, 1 - CA, 2 - CH, 3 - FR
44
+ labels_df[0] = labels_df[0].replace({'BE': 0})
45
+ labels_df[0] = labels_df[0].replace({'CA': 1})
46
+ labels_df[0] = labels_df[0].replace({'CH': 2})
47
+ labels_df[0] = labels_df[0].replace({'FR': 3})
48
+
49
+ print(np.array(labels_df.values).flatten())
50
+
51
+ return list(np.array(labels_df.values).flatten())
52
+
53
+
54
+ def flatten_labels(true_labels, predictions):
55
+ true_labels_flat = []
56
+ predictions_flat = []
57
+ for index in range(len(true_labels)):
58
+ true_labels_flat += list(true_labels[index])
59
+ pred_flat = np.argmax(predictions[index], axis=1).flatten()
60
+ predictions_flat += list(pred_flat)
61
+
62
+ #print(true_labels_flat)
63
+ #print(predictions_flat)
64
+
65
+ return true_labels_flat, predictions_flat
code/bert/test_bert.py ADDED
@@ -0,0 +1,116 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import os
2
+ os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
3
+
4
+ import math
5
+ import torch
6
+ from sklearn.utils import shuffle
7
+ from sklearn.metrics import f1_score, classification_report
8
+ from transformers import CamembertModel, CamembertTokenizer, CamembertForSequenceClassification
9
+
10
+ import pandas as pd
11
+ import numpy as np
12
+
13
+ from loadDataSet import loadData, labels_to_numeric, flatten_labels
14
+ from helpers import get_device
15
+
16
+
17
+ def get_prediction(text, tokenizer, model, max_len, device):
18
+ # prepare our text into tokenized sequence
19
+ inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=max_len, return_tensors="pt").to(device)
20
+ # perform inference to our model
21
+ outputs = model(**inputs)
22
+ # get output probabilities by doing softmax
23
+ probs = outputs[0].softmax(1)
24
+ #print(outputs[1])
25
+ # executing argmax function to get the candidate label
26
+ return probs#.argmax()
27
+
28
+
29
+ if __name__ == "__main__":
30
+ # Device
31
+ device = get_device()
32
+
33
+ # Paths
34
+ base_path = "../code/"#"/home/mgaman/projects/french_dialect/data/Corpus/"
35
+ test_path = base_path + "test_slices.txt"
36
+
37
+ # Load the data
38
+ testSamples, testLabels = loadData("test", test_path)
39
+
40
+ print("Test size: %d" % len(testSamples))
41
+
42
+ # BERT directory
43
+ bert_dir = './bert_models_saved/best_model/'
44
+ # Load the BERT tokenizer.
45
+ print('Loading BERT tokenizer...')
46
+ tokenizer = CamembertTokenizer.from_pretrained(bert_dir, do_lowercase=True)
47
+
48
+ # Compute max sentence length
49
+ # Sentence length: Max = 512; Min = 3; Average = 445.26780711145534
50
+ #compute_max_sent_length(tokenizer, trainSamples)
51
+
52
+ # Model path
53
+ model_path = os.path.join(bert_dir, "pytorch_model.bin")
54
+
55
+ # Load the model
56
+ model = CamembertForSequenceClassification.from_pretrained("camembert-base", num_labels=4, output_hidden_states=True)
57
+ model = model.float()
58
+ model.load_state_dict(torch.load(model_path))
59
+ model.to(device)
60
+
61
+ # Use approx the average in the dataset
62
+ max_len = 128
63
+
64
+ # Labels to numeric format
65
+ # 0 - BE, 1 - CA, 2 - CH, 3 - FR
66
+ testLabels = labels_to_numeric(testLabels)
67
+
68
+ # Predict
69
+ preds_all_labels = []
70
+ preds_proba = []
71
+ preds = []
72
+
73
+ for i in range(len(testSamples)):
74
+ # Get prediction
75
+ pred = get_prediction(testSamples[1], tokenizer, model, max_len, device)
76
+ # Get the list of pred probs for each class
77
+ pred_list = pred.cpu().detach().numpy().tolist()[0]
78
+ preds_all_labels.append(pred_list)
79
+ # Get the prediction probability for the most likely class
80
+ pred_proba = pred.max().item()
81
+ preds_proba.append(pred_proba)
82
+ # Get the predicted class index
83
+ pred_index = pred.argmax().item()
84
+ preds.append(pred_index)
85
+
86
+ print(classification_report(testLabels, preds, digits=6, target_names=["BE", "CA", "CH", "FR"]))
87
+
88
+
89
+ batch_size = 32
90
+
91
+ # Model class must be defined somewhere
92
+ model_path = os.path.join(bert_dir, "bert.model")
93
+
94
+ best_model = CustomBERTModel()
95
+
96
+
97
+ # Predict
98
+ test_gt, test_preds = predict(best_model, input_ids_test, test_dataloader, device)
99
+
100
+ # Accuracy
101
+ compute_accuracy(test_gt, test_preds)
102
+
103
+ # Flatten
104
+ test_gt_flat, test_preds_flat = flatten_labels(test_gt, test_preds)
105
+
106
+ # Macro F1 score
107
+ f1_macro = f1_score(test_gt_flat, test_preds_flat, average='macro')
108
+ print("F1 macro: ", f1_macro)
109
+
110
+
111
+
112
+ # Write preds in file
113
+ #writePredictions(train_preds, os.path.join(".", "predictions_train.csv"))
114
+ #writePredictions(val_preds, os.path.join(".", "predictions_validation.csv"))
115
+ #writePredictions(test_preds, os.path.join(".", "predictions_test.csv"))
116
+
code/svm/test_svm.py ADDED
@@ -0,0 +1,77 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import os
2
+ import time
3
+ import joblib
4
+ import numpy as np
5
+ import pandas as pd
6
+
7
+ from sklearn.model_selection import GridSearchCV
8
+ from sklearn.svm import LinearSVC
9
+ from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
10
+
11
+
12
+ def labels_to_numeric(labels_df):
13
+ # 0 - BE, 1 - CA, 2 - CH, 3 - FR
14
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'BE': 0})
15
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'CA': 1})
16
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'CH': 2})
17
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'FR': 3})
18
+
19
+ print(np.array(labels_df.values).flatten())
20
+
21
+ return list(np.array(labels_df.values).flatten())
22
+
23
+
24
+ def load_data(data_dir, feats_fname, labels_fname, scope):
25
+ # Paths
26
+ feats_path = os.path.join(data_dir, feats_fname)
27
+ labels_path = os.path.join(data_dir, labels_fname)
28
+
29
+ # Load features
30
+ features = np.loadtxt(feats_path, delimiter=',')
31
+ print(scope, " features shape: ", features.shape)
32
+
33
+ # Load labels
34
+ labels_df = pd.read_csv(labels_path)
35
+ labels = labels_to_numeric(labels_df)
36
+ print(scope, " labels length: ", len(labels))
37
+
38
+ return features, labels
39
+
40
+
41
+ # method to write the predictions in the proper format
42
+ def writePredictions(predictions, file_path):
43
+ d = {0: "BE", 1: "CA", 2: "CH", 3: "FR"}
44
+ preds = [d[elem] for elem in predictions]
45
+ df = pd.DataFrame(preds, columns=["Country"])
46
+ df.to_csv(file_path, index=False)
47
+
48
+
49
+ if __name__ == "__main__":
50
+ # Data directory
51
+ model_file="svm_model.joblib"
52
+ data_dir = "../data/bert_embeddings/"
53
+ # Load the data
54
+ #train_features, train_labels = load_data(data_dir, "train_embeddings.csv", "train_labels.txt", "Train")
55
+ val_features, val_labels = load_data(data_dir, "val_embeddings.csv", "val_labels.txt", "Validation")
56
+ test_features, test_labels = load_data(data_dir, "test_embeddings.csv", "test_labels.txt", "Test")
57
+
58
+ # Test data
59
+ clf = joblib.load(model_file)
60
+
61
+ # Test/Predict
62
+ print("TEST data:")
63
+ y_pred_test = clf.predict(test_features)
64
+ print(confusion_matrix(test_labels, y_pred_test))
65
+ print(classification_report(test_labels, y_pred_test, digits=6, target_names=["BE", "CA", "CH" ,"FR"]))
66
+
67
+
68
+ # Validation data
69
+ print("VAL data:")
70
+ y_pred_val = clf.predict(val_features)
71
+ print(confusion_matrix(val_labels, y_pred_val))
72
+ print(classification_report(val_labels, y_pred_val, digits=6, target_names=["BE", "CA", "CH" ,"FR"]))
73
+
74
+
75
+ writePredictions(y_pred_test, os.path.join(".", "svm_preds_test.csv"))
76
+ writePredictions(y_pred_val, os.path.join(".", "svm_preds_val.csv"))
77
+
code/svm/train_svm.py ADDED
@@ -0,0 +1,93 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import os
2
+ import time
3
+ import joblib
4
+ import numpy as np
5
+ import pandas as pd
6
+
7
+ from sklearn.model_selection import GridSearchCV
8
+ from sklearn.svm import LinearSVC
9
+ from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
10
+
11
+
12
+ def labels_to_numeric(labels_df):
13
+ # 0 - BE, 1 - CA, 2 - CH, 3 - FR
14
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'BE': 0})
15
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'CA': 1})
16
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'CH': 2})
17
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'FR': 3})
18
+
19
+ print(np.array(labels_df.values).flatten())
20
+
21
+ return list(np.array(labels_df.values).flatten())
22
+
23
+
24
+ def load_data(data_dir, feats_fname, labels_fname, scope):
25
+ # Paths
26
+ feats_path = os.path.join(data_dir, feats_fname)
27
+ labels_path = os.path.join(data_dir, labels_fname)
28
+
29
+ # Load features
30
+ features = np.loadtxt(feats_path, delimiter=',')
31
+ print(scope, " features shape: ", features.shape)
32
+
33
+ # Load labels
34
+ labels_df = pd.read_csv(labels_path)
35
+ labels = labels_to_numeric(labels_df)
36
+ print(scope, " labels length: ", len(labels))
37
+
38
+ return features, labels
39
+
40
+
41
+ def fine_tune_svm(X_train, y_train, model_fname):
42
+ # Parameters
43
+ param_grid = {
44
+ 'C': [0.0001, 0.0001, 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000],
45
+ }
46
+
47
+ # Initialize the classifier
48
+ clf = LinearSVC()#(probability=True)
49
+
50
+ # Metrics
51
+ metrics_list = ['accuracy', 'f1_macro', 'f1_weighted', \
52
+ 'precision_macro', 'precision_weighted', \
53
+ 'recall_macro', 'recall_weighted']
54
+
55
+ cv = GridSearchCV(clf, param_grid, cv=10, verbose=2, \
56
+ scoring=metrics_list, refit='accuracy', \
57
+ return_train_score=True)
58
+
59
+ start = time.time()
60
+ cv.fit(X_train, y_train)
61
+ end = time.time()
62
+ print("======> Elapsed time for training with one set of parameters: %.10f" % (end - start))
63
+
64
+ print("Best parameters: ", cv.best_params_)
65
+ print("Grid scores on development set: ")
66
+ for score_name in metrics_list:
67
+ print("mean_score %s is %s" % (score_name, str(cv.cv_results_['mean_test_' + score_name])))
68
+
69
+ # Save model
70
+ joblib.dump(cv, model_fname)
71
+
72
+ print(cv.best_estimator_)
73
+
74
+ return cv
75
+
76
+
77
+ if __name__ == "__main__":
78
+ # Data directory
79
+ data_dir = "../data/bert_embeddings/"
80
+ # Load the data
81
+ train_features, train_labels = load_data(data_dir, "train_embeddings.csv", "train_labels.txt", "Train")
82
+ #val_features, val_labels = load_data(data_dir, "val_embeddings.csv", "val_labels.txt", "Validation")
83
+ test_features, test_labels = load_data(data_dir, "test_embeddings.csv", "test_labels.txt", "Test")
84
+
85
+ # Fine tune
86
+ grid = fine_tune_svm(train_features, train_labels, "svm_model.joblib")
87
+
88
+
89
+ # Test
90
+ grid_preds = grid.predict(test_features)
91
+ print(confusion_matrix(test_labels, grid_preds))
92
+ print(classification_report(test_labels, grid_preds, digits=6, target_names=["BE", "CA", "CH" ,"FR"]))
93
+
code/xgboost/train_test_xgb.py ADDED
@@ -0,0 +1,87 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import os
2
+ import time
3
+ import joblib
4
+ import numpy as np
5
+ import pandas as pd
6
+
7
+ import xgboost as xgb
8
+ from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
9
+
10
+
11
+ def labels_to_numeric(labels_df):
12
+ # 0 - BE, 1 - CA, 2 - CH, 3 - FR
13
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'BE': 0})
14
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'CA': 1})
15
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'CH': 2})
16
+ labels_df["Country"] = labels_df["Country"].replace({'FR': 3})
17
+
18
+ print(np.array(labels_df.values).flatten())
19
+
20
+ return list(np.array(labels_df.values).flatten())
21
+
22
+
23
+ def load_data(data_dir, feats_fname, labels_fname, scope):
24
+ # Paths
25
+ feats_path = os.path.join(data_dir, feats_fname)
26
+ labels_path = os.path.join(data_dir, labels_fname)
27
+
28
+ # Load features
29
+ features = np.loadtxt(feats_path, delimiter=',')
30
+ print(scope, " features shape: ", features.shape)
31
+
32
+ # Load labels
33
+ labels_df = pd.read_csv(labels_path)
34
+ labels = labels_to_numeric(labels_df)
35
+ print(scope, " labels length: ", len(labels))
36
+
37
+ return features, labels
38
+
39
+
40
+ def fine_tune_xgb(X_train, y_train, model_fname):
41
+ # Initialize the classifier
42
+ clf = xgb.XGBClassifier(
43
+ max_depth=200,
44
+ n_estimators=400,
45
+ subsamples=1,
46
+ learning_rate=0.07,
47
+ reg_lambda=0.1,
48
+ reg_alpha=0.1,
49
+ gamma=1)
50
+
51
+
52
+ start = time.time()
53
+ clf.fit(X_train, y_train)
54
+ end = time.time()
55
+ print("======> Elapsed time for training with one set of parameters: %.10f" % (end - start))
56
+
57
+ # Save model
58
+ joblib.dump(clf, model_fname)
59
+
60
+ return clf
61
+
62
+
63
+ if __name__ == "__main__":
64
+ # Data directory
65
+ data_dir = "../data/bert_embeddings/"
66
+ # Load the data
67
+ train_features, train_labels = load_data(data_dir, "train_embeddings.csv", "train_labels.txt", "Train")
68
+ val_features, val_labels = load_data(data_dir, "val_embeddings.csv", "val_labels.txt", "Validation")
69
+ test_features, test_labels = load_data(data_dir, "test_embeddings.csv", "test_labels.txt", "Test")
70
+
71
+ # Fine tune
72
+ clf = fine_tune_xgb(train_features, train_labels, "xgb_model.joblib")
73
+
74
+
75
+ # Test
76
+ test_preds = clf.predict(test_features)
77
+ print("Test results:")
78
+ print(confusion_matrix(test_labels, test_preds))
79
+ print(classification_report(test_labels, test_preds, digits=6, target_names=["BE", "CA", "CH" ,"FR"]))
80
+
81
+ # Validation
82
+ val_preds = clf.predict(val_features)
83
+ print("Validation results:")
84
+ print(confusion_matrix(val_labels, val_preds))
85
+ print(classification_report(val_labels, val_preds, digits=6, target_names=["BE", "CA", "CH" ,"FR"]))
86
+
87
+
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