train_parse.ipynb

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    "    for j in range(len(link_pairs[i]['sembeds'])):\n",
    "        link_pairs[i]['sembeds'][j] = torch.tensor(link_pairs[i]['sembeds'][j])\n"
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      "same link\n",
      "33\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "34\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "35\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "36\n",
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      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "37\n",
      "38\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "39\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "40\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "41\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "42\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
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      "43\n",
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      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "45\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
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      "46\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "47\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
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      "same link\n",
      "48\n",
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      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "49\n",
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      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "50\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "51\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "52\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "53\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "54\n",
      "same link\n",
      "55\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "56\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "57\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "58\n",
      "same link\n",
      "59\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "60\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "61\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "62\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "63\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "64\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "65\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "66\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "67\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "68\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "69\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "70\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "71\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "72\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "73\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "74\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "75\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "76\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "77\n",
      "same link\n",
      "78\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "79\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "80\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "81\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "82\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "83\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "84\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "85\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "86\n",
      "87\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "88\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "89\n",
      "same link\n",
      "90\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "91\n",
      "92\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "93\n",
      "94\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "95\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "96\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "97\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "98\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "same link\n",
      "99\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "train_data = []\n",
    "# for each link and summaries pair in the list, for each summary, create an array with the matching link and the top 8 most similar other links, then append the pair of [summary, [retrieved links]] to the train_data list\n",
    "for j, pair in enumerate(link_pairs[:100]):\n",
    "    for sembed, summ in zip(pair['sembeds'], pair['summaries']):\n",
    "        # get similarity scores for each link\n",
    "        scores = []\n",
    "        for other_pair in link_pairs:\n",
    "            scores.append(torch.cosine_similarity(sembed, other_pair['lembed'], dim=0))\n",
    "        # get top 8 most similar links\n",
    "        top8 = torch.topk(torch.tensor(scores), 8)\n",
    "        # create array with matching link and top 8 most similar links\n",
    "        retrieved_links = [pair['link']]\n",
    "        for i in top8.indices:\n",
    "            if i != j:\n",
    "                retrieved_links.append(link_pairs[i]['link'])\n",
    "            else:\n",
    "                print('same link')\n",
    "        retrieved_links = retrieved_links[:8]\n",
    "        # append pair of [summary, [retrieved links]] to train_data list\n",
    "        train_data.append([summ, retrieved_links])\n",
    "    print(j)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "for itmes in train_data[:20]:\n",
    "    print(itmes[0])\n",
    "    print(itmes[1][0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import random\n",
    "# for each item in train data, shuffle the top7, and then replace each link string in the chat snippet with LINK-(1-8), and append the correct link ID to the end of the summary\n",
    "for i in range(len(train_data)):\n",
    "\n",
    "    correct_link = train_data[i][1][0]\n",
    "    print(correct_link, train_data[i][0])\n",
    "    # shuffle the top7\n",
    "    random.shuffle(train_data[i][1])\n",
    "    correct_id = 0\n",
    "    for j in range(len(train_data[i][1])):\n",
    "        if train_data[i][1][j] == correct_link:\n",
    "            correct_id = j+1\n",
    "        # add [LINK-1] [LINK-2] ... [LINK-8] before the 'http' in the chat snippet\n",
    "        train_data[i][1][j] = train_data[i][1][j].replace('http', ' [LINK-' + str(j+1) + '] http')\n",
    "\n",
    "    # append the correct link ID to the end of the summary\n",
    "    train_data[i][0] = train_data[i][0] + ' LINK-' + str(correct_id)\n",
    "\n",
    "\n",
    "print(train_data[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "print(train_data[0])\n",
    "# save as train_data.json\n",
    "with open('train_data.json', 'w') as f:\n",
    "    json.dump(train_data, f)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "base",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
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   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
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   "file_extension": ".py",
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