WordEmbeddings_irregularidades.ipynb

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        "from gensim.models import Word2Vec\n",
        "from gensim.models import Doc2Vec\n",
        "from gensim.models.word2vec import LineSentence\n",
        "from gensim.test.utils import datapath\n",
        "from gensim import utils\n",
        "import matplotlib.pyplot as plt\n",
        "import pandas as pd\n",
        "import numpy as np\n",
        "import gensim\n",
        "from sklearn.manifold import TSNE\n",
        "from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer\n",
        "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
        "from sklearn.neural_network import MLPClassifier\n",
        "from sklearn.linear_model import SGDClassifier\n",
        "from sklearn.metrics import classification_report\n",
        "import nltk\n",
        "from nltk.corpus import stopwords\n",
        "from nltk import word_tokenize\n",
        "import re\n",
        "\n",
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            "[nltk_data] Downloading package stopwords to /root/nltk_data...\n",
            "[nltk_data]   Unzipping corpora/stopwords.zip.\n",
            "[nltk_data] Downloading package punkt to /root/nltk_data...\n",
            "[nltk_data]   Unzipping tokenizers/punkt.zip.\n"
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        "drive.mount('/content/drive')\n",
        "path = \"drive/MyDrive/Colab Notebooks/Topicos/dados\""
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            "Drive already mounted at /content/drive; to attempt to forcibly remount, call drive.mount(\"/content/drive\", force_remount=True).\n"
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        "# Bag of Words"
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        "id": "XJSOwyDveHbO"
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        "def to_lowercase(data):\n",
        "    return [line.replace(line, line.lower()) for line in data]\n",
        "\n",
        "def remove_stopwords(data):\n",
        "    stop_words = stopwords.words('portuguese')\n",
        "    splited_tokens = [word_tokenize(line, language='portuguese') for line in data]\n",
        "    filtered_tokens = splited_tokens\n",
        "\n",
        "    for line in filtered_tokens:\n",
        "      for word in line:\n",
        "        if word in stop_words:\n",
        "          line.remove(word)\n",
        "\n",
        "    return filtered_tokens\n",
        "\n",
        "def remove_punct(data):\n",
        "    #regex para tudo que não for [A-Za-Z0-9] e espaçamento \n",
        "    return [re.sub(r'[^\\w\\s]', '', str(line)) for line in data]\n",
        "\n",
        "def preprocess_text(data):\n",
        "    \n",
        "    #data = remove_punct(data)\n",
        "    #data = to_lowercase(data)\n",
        "    data = remove_stopwords(data)\n",
        "\n",
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        "# Word2Vec"
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        "id": "AvYE1YzxCpHD"
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        "def get_data_for_embbedings():\n",
        "    \n",
        "    denuncias = pd.read_csv(path+'/irregularidades.csv', sep=',')\n",
        "    data = []\n",
        "    data.extend(denuncias['text'].values)\n",
        "\n",
        "    return data\n",
        "\n",
        "def train_and_save(vec_size, method):\n",
        "\n",
        "    embedding_data = get_data_for_embbedings() \n",
        "    sents = preprocess_text(embedding_data)\n",
        "    model = Word2Vec(sentences = sents, sg = method, window=4, min_count=1, sample=1e-4, workers=5)\n",
        "    if method == 0:\n",
        "      file_name = 'cbow_' + str(vec_size)+ '_word2vec.model'\n",
        "    else:\n",
        "      file_name = 'skip_' + str(vec_size)+ '_word2vec.model'\n",
        "\n",
        "    model.save(path+'/'+ file_name)\n",
        "\n",
        "from sklearn.manifold import TSNE\n",
        "\n",
        "def display_closestwords_tsnescatterplot(model, word, size):\n",
        "    \n",
        "    arr = np.empty((0,size), dtype='f')\n",
        "    word_labels = [word]\n",
        "    close_words = model.wv.similar_by_word(word)\n",
        "    arr = np.append(arr, np.array([model.wv[word]]), axis=0)\n",
        "    for wrd_score in close_words:\n",
        "        wrd_vector = model.wv[wrd_score[0]]\n",
        "        word_labels.append(wrd_score[0])\n",
        "        arr = np.append(arr, np.array([wrd_vector]), axis=0)\n",
        "        \n",
        "    tsne = TSNE(n_components=2, random_state=0)\n",
        "    np.set_printoptions(suppress=True)\n",
        "    Y = tsne.fit_transform(arr)\n",
        "    x_coords = Y[:, 0]\n",
        "    y_coords = Y[:, 1]\n",
        "    plt.scatter(x_coords, y_coords)\n",
        "    \n",
        "    for label, x, y in zip(word_labels, x_coords, y_coords):\n",
        "        plt.annotate(label, xy=(x, y), xytext=(0, 0), textcoords='offset points')\n",
        "        plt.xlim(x_coords.min()+0.00005, x_coords.max()+0.00005)\n",
        "        plt.ylim(y_coords.min()+0.00005, y_coords.max()+0.00005)\n",
        "    plt.show()"
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        "## Criação das embeddings Word2Vec"
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        "###Treino da Embedding###\n",
        "vec_size = 100\n",
        "# value 0 for CBOW(default), and 1 for skip gram\n",
        "algorithm = 0\n",
        "train_and_save(vec_size, algorithm)\n",
        "print('Vector size ' + str(vec_size) + ' done!')\n",
        "algorithm = 1\n",
        "train_and_save(vec_size, algorithm)\n",
        "print('Vector size ' + str(vec_size) + ' done!')\n"
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            "Vector size 100 done!\n",
            "Vector size 100 done!\n"
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        "## Carregar as embbedings treinadas para uso"
      ]
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        "model_cbow_fp = path+'/cbow_100_word2vec.model'\n",
        "model_skip_fp = path+'/skip_100_word2vec.model'"
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        "## CBOW"
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        "w2v_model = Word2Vec.load(model_cbow_fp)\n",
        "words = list(w2v_model.wv.vocab)\n",
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            "['licitacao', 'publicada', 'prazo', 'tce', 'dia', 'abertura', 'dados', 'orgao', 'publico', 'p', 'm', 'miguel', 'alves', 'processo', 'lw', 'procedimento', 'administrativo', 'tipo', 'objeto', 'obras', 'servicos', 'engenharia', 'contratacao', 'empresa', 'execucao', 'reformas', 'ubs', 'sao', 'municipio', 'dt', 'cadastro', 'ult', 'alteracao', 'venho', 'informar', 'atraves', 'deste', 'divergencia', 'valores', 'edital', 'planilha', 'orcamentaria', 'anexados', 'tribunal', 'contas', 'referente', 'tomada', 'precos', 'ndeg', 'secretaria', 'agronegocio', 'empreendedorismo', 'rural', 'constitui', 'presente', 'pavimentacao', 'paralelepipedo', 'vias', 'publicas', 'riacho', 'friopi', 'conforme', 'discriminadas', 'projeto', 'basico', 'mediante', 'regime', 'empreitada', 'preco', 'unitario', 'lagoa', 'sitio', 'compra', 'material', 'permanente', 'ramo', 'forma', 'parcelada', 'objetivando', 'fornecimento', 'equipamentos', 'informatica', 'suprir', 'necessidades', 'atividades', 'diarias', 'municipal', 'saude', 'exercicio', 'pedir', 'atestados', 'capacidade', 'tecnica', 'sendo', 'assim', 'empresas', 'novas', 'nao', 'poderao', 'participar', 'licitatorio', 'boa', 'tarde', 'exprefeito', 'massape', 'piaui', 'tomou', 'nenhuma', 'atitude', 'relacao', 'servidor', 'danilo', 'araujo', 'beserra', 'so', 'edcarlos', 'martins', 'ramos', 'atual', 'prefeito', 'rivaldo', 'carvalho', 'costa', 'nomeou', 'assessor', 'comunicacao', 'cuncunhado', 'situacao', 'decisoes', 'plenario', 'acatadas', 'desde', 'pessoal', 'peco', 'nome', 'mantido', 'sigilo', 'prezado', 'relator', 'jaylson', 'meio', 'denunciar', 'grave', 'joan', 'albuquerque', 'rocha', 'canavieira', 'gestor', 'receber', 'oficio', 'tc', 'ordenou', 'notificasse', 'funcionarios', 'cujo', 'tabela', 'desse', 'direito', 'ampla', 'defesa', 'contraditorio', 'servidores', 'ultimo', 'concurso', 'vista', 'necessidade', 'regularizacao', 'admissoes', 'ja', 'conhecimento', 'fato', 'inves', 'notificar', 'apresentar', 'simplismente', 'demitiu', 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'acrescentou', 'artigo', 'estadual', 'ssss', 'prescrevem', 'seguinte', 'sso', 'titulares', 'orgaos', 'controle', 'poderes', 'serao', 'nomeados', 'dentre', 'integrantes', 'quadro', 'efetivo', 'cada', 'poder', 'instituicao', 'ambitos', 'mandato', 'tres', 'anos', 'observa', 'acima', 'alem', 'impor', 'nomeacao', 'cargo', 'determinou', 'regulamentacao', 'local', 'sistema', 'portanto', 'tratase', 'flagrante', 'desrespeito', 'bom', 'tempo', 'gostaria', 'comunicar', 'ministerio', 'tcepi', 'exoneracao', 'previa', 'jose', 'peixepi', 'ocorrido', 'atenciosamente', 'rodrigo', 'prezados', 'fazendo', 'pesquisa', 'sobre', 'publicacao', 'relatorios', 'gestao', 'estados', 'verifiquei', 'sefaz', 'controladoria', 'publicaram', 'todos', 'demonstrativos', 'alguns', 'arquivos', 'abrem', 'estao', 'incompletos', 'precisava', 'fiscal', 'publicados', 'ate', 'publicado', 'quadrimestre', 'exercicios', 'lrf', 'rgf', 'definido', 'preciso', 'informacoes', 'despesa', 'ativo', 'inativo', 'receita', 'corrente', 'liquida', 'solicitacao', 'tendo', 'obrigatoriedade', 'desses', 'entes', 'encaminharem', 'generos', 'alimenticios', 'pereciveis', 'destinados', 'educacao', 'excelencia', 'resultou', 'odon', 'veloso', 'sogro', 'vereador', 'tambem', 'pai', 'esposa', 'lucileide', 'epoca', 'ordenadora', 'despesas', 've', 'contratado', 'autorizou', 'ganhou', 'imoralidade', 'possivel', 'abuso', 'economico', 'inclusive', 'campanha', 'denuncio', 'ha', 'sete', 'consegui', 'fazer', 'geral', 'prestadores', 'devido', 'ponto', 'facultativo', 'segundo', 'funcionario', 'atendeu', 'h', 'recusou', 'adiamento', 'deg', 'antes', 'entao', 'menos', 'comissao', 'funcione', 'funcionaria', 'melhor', 'justo', 'tps', 'online', 'obrigado', 'piripiri', 'instrumento', 'deunciar', 'exigencia', 'exorbitante', 'havendo', 'qualificacao', 'relativo', 'quantitativos', 'exigindo', 'editais', 'nunca', 'ter', 'tais', 'exigencias', 'tudo', 'leva', 'crer', 'direcionamnto', 'favorecimento', 'chamada', 'dd', 'edificacoes', 'locacoes', 'servico', 'eirelime', 'cnpj', 'ser', 'favorecida', 'vencedora', 'porque', 'montada', 'atendo', 'documentacao', 'citada', 'cima', 'execulto', 'obra', 'todas', 'quantitativo', 'peso', 'vc', 'devidas', 'retirada', 'parte', 'obs', 'inrregularidade', 'pagina', 'restringindo', 'competitividade', 'favorecendo', 'apenas', 'especializada', 'construcao', 'praca', 'publica', 'irregularidade', 'pregao', 'presencial', 'realizacao', 'exames', 'laboratoriais', 'curraispi', 'julho', 'iniciou', 'procedimentos', 'relativos', 'sessao', 'sequencia', 'procedeu', 'identificacao', 'credenciamento', 'licitantes', 'respectivos', 'representantes', 'legais', 'ato', 'continuo', 'apos', 'envelopes', 'contendo', 'propostas', 'interrompida', 'sob', 'argumento', 'realizado', 'classificacao', 'bem', 'divulgado', 'imprensa', 'logo', 'email', 'convocacao', 'reabertura', 'ocorre', 'informada', 'hmin', 'anterior', 'aviso', 'disponibilizada', 'horario', 'posterior', 'eis', 'ofensa', 'principios', 'publicidade', 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            "  FutureWarning,\n",
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/manifold/_t_sne.py:793: FutureWarning: The default learning rate in TSNE will change from 200.0 to 'auto' in 1.2.\n",
            "  FutureWarning,\n"
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        "## Criação das Embeddings Doc2vec"
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        "    for i, line in enumerate(tweets):\n",
        "        tokens = gensim.utils.simple_preprocess(line)\n",
        "        yield gensim.models.doc2vec.TaggedDocument(tokens, [i])\n",
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        "def train_and_save(vec_size, dm_option,dbow_option):\n",
        "\n",
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        "    #model = Doc2Vec(vector_size=vec_size, window=4, min_count=1, epochs=300, sample=1e-4, workers=5)\n",
        "    model = Doc2Vec(vector_size = vec_size, dm=dm_option, dbow_words = dbow_option, window=4, min_count=2, epochs=300, sample=1e-4, workers=5)\n",
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        "documents = list(prepare_corpus(data))\n",
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            "[TaggedDocument(words=['licitacao', 'publicada', 'prazo', 'publicada', 'tce', 'dia', 'abertura', 'dia', 'dados', 'licitacao', 'orgao', 'publico', 'miguel', 'alves', 'processo', 'tce', 'lw', 'procedimento', 'processo', 'administrativo', 'tipo', 'objeto', 'obras', 'servicos', 'engenharia', 'objeto', 'contratacao', 'empresa', 'execucao', 'reformas', 'ubs', 'sao', 'miguel', 'municipio', 'miguel', 'alves', 'dt', 'abertura', 'dt', 'cadastro', 'dt', 'ult', 'alteracao'], tags=[0]), TaggedDocument(words=['venho', 'informar', 'atraves', 'deste', 'divergencia', 'valores', 'edital', 'planilha', 'orcamentaria', 'anexados', 'tribunal', 'contas', 'referente', 'tomada', 'precos', 'processo', 'ndeg', 'dados', 'licitacao', 'orgao', 'publico', 'secretaria', 'agronegocio', 'rural', 'processo', 'tce', 'lw', 'procedimento', 'processo', 'administrativo', 'tipo', 'objeto', 'obras', 'servicos', 'engenharia', 'objeto', 'constitui', 'objeto', 'presente', 'edital', 'contratacao', 'empresa', 'engenharia', 'execucao', 'pavimentacao', 'paralelepipedo', 'vias', 'publicas', 'municipio', 'riacho', 'friopi', 'conforme', 'discriminadas', 'projeto', 'basico', 'mediante', 'regime', 'empreitada', 'preco', 'unitario', 'dt', 'abertura', 'dt', 'cadastro', 'dt', 'ult', 'alteracao'], tags=[1])]\n"
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        "## Carregar o modelo salvo"
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      "metadata": {
        "id": "DLjfh3FufZlU"
      },
      "source": [
        "filepath = path+'/DM_300_doc2vec.model'\n",
        "d2v_model = Doc2Vec.load(filepath)"
      ],
      "execution_count": 25,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "JQit4dgCsSm8"
      },
      "source": [
        "## Verificando similariade"
      ]
    },
    {
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      "metadata": {
        "id": "Vm9NPwxuob6q",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "63f27bc2-16cb-4670-ed83-4e921870576d"
      },
      "source": [
        "print(d2v_model.wv.most_similar(positive='licitacao', topn = 10))"
      ],
      "execution_count": 26,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "[('tce', 0.7348222136497498), ('orgao', 0.7333898544311523), ('dados', 0.725977897644043), ('lw', 0.6929720044136047), ('processo', 0.6841155290603638), ('procedimento', 0.6797873973846436), ('administrativo', 0.6451455354690552), ('tipo', 0.6186108589172363), ('objeto', 0.586846649646759), ('abreu', 0.537035346031189)]\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "_LwIVpdSXcf7"
      },
      "source": [
        "# Métodos auxiliares para a classificação"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "0ptEs6x1suC_"
      },
      "source": [
        "## Uso das embeddings para os modelos de Classificação"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "N9CFUSG5tE77"
      },
      "source": [
        "#Método infer_vector() é responsável por gerar as embeddings nos dados que serão utilizados para as tarefas de ML\n",
        "def transform_d2v_embeddings(d2v_model, X):\n",
        "    train_data = []\n",
        "    \n",
        "    for i in range(len(X)):\n",
        "        model_vector = d2v_model.infer_vector(gensim.utils.simple_preprocess(X[i]))\n",
        "        train_data.append(model_vector)\n",
        "        \n",
        "    return train_data\n",
        "\n",
        "#Método abaixo computa a média das embeddings de cada termo dado as sentenças de entrada.\n",
        "def transform_w2v_embeddings(X, w2v_model, vec_size):\n",
        "    \n",
        "    X_emb = np.zeros((len(X),vec_size), dtype='float64')\n",
        "    n = 0\n",
        "    \n",
        "    for i in X:\n",
        "        '''\n",
        "        if n % 1000 == 0:\n",
        "            print('Data %d of %d', (n, len(X)))\n",
        "        '''   \n",
        "        X_emb[n] = compute_mean_embeddings(i, w2v_model, vec_size)\n",
        "        n = n + 1 \n",
        "    \n",
        "    return X_emb\n",
        "\n",
        "## Computa a média de todos as embeddings em um documento/sentença/parágrafo\n",
        "def compute_mean_embeddings(tokens, w2v_model, vec_size):\n",
        "    \n",
        "    emb_features = np.zeros(vec_size, dtype='float64')\n",
        "    n = 0\n",
        "    \n",
        "    #Conjunto com todos os vetores de palavras do modelo treinado\n",
        "    index2word_set = set(w2v_model.wv.index2word)\n",
        "    \n",
        "    for w in tokens:\n",
        "      #se o token estiver no conjunto, recupera a embedding\n",
        "        if w in index2word_set:\n",
        "            n = n + 1\n",
        "            emb_features = np.add(emb_features, w2v_model[w])\n",
        "    #Cálculo da média\n",
        "    emb_features = np.divide(emb_features, n)\n",
        "    \n",
        "    return emb_features"
      ],
      "execution_count": 27,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "V0VGQ-Gos63q"
      },
      "source": [
        "## Métodos para os Classificadores"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "ILdbEUgxVJ_5"
      },
      "source": [
        "def read_corpus(data_filepath):\n",
        "    \n",
        "    data = pd.read_csv(corpus_filepath, sep=',')\n",
        "    \n",
        "    X = []\n",
        "    y = []\n",
        "    X.extend(data['text'].values)\n",
        "    y.extend(data['prediction'].values)\n",
        "   \n",
        "    return X, y  \n",
        "\n",
        "def split_data_set(X, y, size):\n",
        "    \n",
        "    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,stratify = y, test_size = size, random_state = 42)\n",
        "\n",
        "    return X_train, X_test, y_train, y_test\n",
        "    \n",
        "def run_classifier(classifier, X_train, X_test, y_train, y_test):\n",
        "    \n",
        "    classifier.fit(X_train,y_train)\n",
        "    \n",
        "    pred = classifier.predict(X_test)\n",
        "    \n",
        "    classif_report = classification_report(y_test, pred)\n",
        "    \n",
        "    return classif_report"
      ],
      "execution_count": 28,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "fy1qVjuZbi17"
      },
      "source": [
        "# Aplicação dos modelos em Algoritmos de Aprendizagem de Máquina Supervisionada"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "PNwMVYIZb4AC"
      },
      "source": [
        "## Córpus"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "m8ZgTSXQbsMl"
      },
      "source": [
        "corpus_filepath = path+'/irregularidades.csv'\n",
        "#corpus_filepath = path+'/covid_testar_4.csv'\n",
        "\n",
        "X, y = read_corpus(corpus_filepath)"
      ],
      "execution_count": 30,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "-dyxlNAPcNhB"
      },
      "source": [
        "## Modelo Bag of Words"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "Qub5K4RzceDV"
      },
      "source": [
        "def bag_of_words_vectorizer(data, n_range):\n",
        "    \n",
        "    vectorizer = CountVectorizer(strip_accents='ascii', analyzer='word', ngram_range=(1, n_range))\n",
        "    X_bow = vectorizer.fit_transform(data)\n",
        "    \n",
        "    return X_bow, vectorizer"
      ],
      "execution_count": 31,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "5pVrb3WRrGJ9",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "6268d816-c80d-4332-e10b-29928d13a674"
      },
      "source": [
        "X1, vec_bow = bag_of_words_vectorizer(X, 1)\n",
        "X_train, X_test, y_train, y_test = split_data_set(X1,y,0.3)\n",
        "print(run_classifier(SGDClassifier(max_iter=1000, tol=1e-3),X_train, X_test, y_train, y_test))"
      ],
      "execution_count": 32,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           1       1.00      0.91      0.95        44\n",
            "           2       0.88      0.64      0.74        11\n",
            "           3       0.67      0.55      0.60        11\n",
            "           4       0.50      0.50      0.50         2\n",
            "           5       0.64      1.00      0.78         7\n",
            "           6       0.60      0.75      0.67         8\n",
            "           7       0.60      0.75      0.67         8\n",
            "           8       0.40      0.50      0.44         4\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.79        95\n",
            "   macro avg       0.66      0.70      0.67        95\n",
            "weighted avg       0.82      0.79      0.79        95\n",
            "\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "bOsT1sSrcQuB"
      },
      "source": [
        "## Modelo TF-IDF"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "NMucV-LMcqKe"
      },
      "source": [
        "def tf_idf_vectorizer(data, n_range):\n",
        "       \n",
        "    vectorizer = TfidfVectorizer(strip_accents='ascii', analyzer='word', ngram_range=(1, n_range))\n",
        "    X_tfidf =  vectorizer.fit_transform(data)\n",
        "    \n",
        "    return X_tfidf,vectorizer"
      ],
      "execution_count": 33,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "iFwPG1_prGtN",
        "outputId": "a99f83cd-7c73-47df-9e08-ff5575acfd5e"
      },
      "source": [
        "X1, vec_tf_idf = tf_idf_vectorizer(X, 1)\n",
        "X_train, X_test, y_train, y_test = split_data_set(X1,y,0.3)\n",
        "print(run_classifier(SGDClassifier(max_iter=1000, tol=1e-3),X_train, X_test, y_train, y_test))"
      ],
      "execution_count": 34,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           1       0.98      0.95      0.97        44\n",
            "           2       0.67      0.73      0.70        11\n",
            "           3       1.00      0.55      0.71        11\n",
            "           4       0.50      0.50      0.50         2\n",
            "           5       0.75      0.86      0.80         7\n",
            "           6       0.86      0.75      0.80         8\n",
            "           7       0.62      1.00      0.76         8\n",
            "           8       0.50      0.50      0.50         4\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.83        95\n",
            "   macro avg       0.73      0.73      0.72        95\n",
            "weighted avg       0.86      0.83      0.83        95\n",
            "\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "b7JB_1POcUAA"
      },
      "source": [
        "## Modelo Word2Vec"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "HBDlE_0Feury"
      },
      "source": [
        "### Word2Vec - CBOW"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "3L1a10aMZCYb",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "b523a88c-1735-4cc1-d612-16618c3f1b78"
      },
      "source": [
        "vec_size = 100\n",
        "model_cbow_fp = path+'/cbow_100_word2vec.model'\n",
        "w2v_model = Word2Vec.load(model_cbow_fp)\n",
        "X1 = transform_w2v_embeddings(X, w2v_model, vec_size)\n",
        "X_train, X_test, y_train, y_test = split_data_set(X1,y,0.3)\n",
        "print(run_classifier(SGDClassifier(max_iter=1000, tol=1e-3),X_train, X_test, y_train, y_test))"
      ],
      "execution_count": 35,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:40: DeprecationWarning: Call to deprecated `__getitem__` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.__getitem__() instead).\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           1       0.46      1.00      0.63        44\n",
            "           2       0.00      0.00      0.00        11\n",
            "           3       0.00      0.00      0.00        11\n",
            "           4       0.00      0.00      0.00         2\n",
            "           5       0.00      0.00      0.00         7\n",
            "           6       0.00      0.00      0.00         8\n",
            "           7       0.00      0.00      0.00         8\n",
            "           8       0.00      0.00      0.00         4\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.46        95\n",
            "   macro avg       0.06      0.12      0.08        95\n",
            "weighted avg       0.21      0.46      0.29        95\n",
            "\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1308: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n",
            "  _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n",
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1308: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n",
            "  _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n",
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1308: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n",
            "  _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "aCrLk9WFe3QN"
      },
      "source": [
        "### Word2Vec - Skip-gram"
      ]
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        "colab": {
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      "source": [
        "vec_size = 100\n",
        "model_skip_fp = path+'/skip_100_word2vec.model'\n",
        "w2v_model = Word2Vec.load(model_skip_fp)\n",
        "X1 = transform_w2v_embeddings(X, w2v_model, vec_size)\n",
        "X_train, X_test, y_train, y_test = split_data_set(X1,y,0.3)\n",
        "print(run_classifier(SGDClassifier(max_iter=1000, tol=1e-3),X_train, X_test, y_train, y_test))"
      ],
      "execution_count": 36,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
          "text": [
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:40: DeprecationWarning: Call to deprecated `__getitem__` (Method will be removed in 4.0.0, use self.wv.__getitem__() instead).\n"
          ]
        },
        {
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          "name": "stdout",
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            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           1       0.00      0.00      0.00        44\n",
            "           2       0.00      0.00      0.00        11\n",
            "           3       0.00      0.00      0.00        11\n",
            "           4       0.02      1.00      0.04         2\n",
            "           5       0.00      0.00      0.00         7\n",
            "           6       0.00      0.00      0.00         8\n",
            "           7       0.00      0.00      0.00         8\n",
            "           8       0.00      0.00      0.00         4\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.02        95\n",
            "   macro avg       0.00      0.12      0.01        95\n",
            "weighted avg       0.00      0.02      0.00        95\n",
            "\n"
          ]
        },
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stderr",
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            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1308: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n",
            "  _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n",
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1308: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n",
            "  _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n",
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1308: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n",
            "  _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n"
          ]
        }
      ]
    },
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        "## Modelo Doc2Vec"
      ]
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      "metadata": {
        "id": "RuL_n97E2TTd"
      },
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        "### Doc2Vec DM"
      ]
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      "source": [
        "filepath = path+'/DM_300_doc2vec.model'\n",
        "d2v_model = Doc2Vec.load(filepath)\n",
        "X1 = transform_d2v_embeddings(d2v_model, X)\n",
        "X_train, X_test, y_train, y_test = split_data_set(X1,y,0.3)\n",
        "print(run_classifier(SGDClassifier(max_iter=1000, tol=1e-3),X_train, X_test, y_train, y_test))"
      ],
      "execution_count": 37,
      "outputs": [
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          "name": "stdout",
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            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           1       0.96      0.98      0.97        44\n",
            "           2       0.62      0.73      0.67        11\n",
            "           3       0.88      0.64      0.74        11\n",
            "           4       0.33      0.50      0.40         2\n",
            "           5       0.70      1.00      0.82         7\n",
            "           6       0.71      0.62      0.67         8\n",
            "           7       0.80      0.50      0.62         8\n",
            "           8       0.50      0.50      0.50         4\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.81        95\n",
            "   macro avg       0.69      0.68      0.67        95\n",
            "weighted avg       0.82      0.81      0.81        95\n",
            "\n"
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
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        "### Doc2Vec DBOW"
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      "source": [
        "filepath = path+'/DBOW_300_doc2vec.model'\n",
        "d2v_model = Doc2Vec.load(filepath)\n",
        "X1 = transform_d2v_embeddings(d2v_model, X)\n",
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            "              precision    recall  f1-score   support\n",
            "\n",
            "           1       0.95      0.95      0.95        44\n",
            "           2       0.86      0.55      0.67        11\n",
            "           3       0.50      0.82      0.62        11\n",
            "           4       1.00      0.50      0.67         2\n",
            "           5       0.86      0.86      0.86         7\n",
            "           6       0.75      0.75      0.75         8\n",
            "           7       0.80      1.00      0.89         8\n",
            "           8       0.00      0.00      0.00         4\n",
            "\n",
            "    accuracy                           0.82        95\n",
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            "weighted avg       0.81      0.82      0.81        95\n",
            "\n"
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            "  _warn_prf(average, modifier, msg_start, len(result))\n",
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/metrics/_classification.py:1308: UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples. Use `zero_division` parameter to control this behavior.\n",
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        ""
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