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import re
import random
import pandas as pd
random.seed(1213)
pm_train = "data/PM/train.txt"
pm_dev = "data/PM/dev.txt"
pm_test9870_ec = "data/PM/candidate_predicate_bert_9870_ec.txt"
pm_infer9870_all = "data/PM/candidate_predicate_bert_9870_all.txt"
xq_train = "data/XQ/candidate_entity_train.txt"
xq_dev = "data/XQ/candidate_entity_dev.txt"
xq_test9870_mc= "data/XQ/candidate_entity_test_bert_9870_mc.txt"
xq_infer9870 = "data/XQ/candidate_entity_test_bert_9870.txt"
xqpm_train = "data/XQPM/train_entity_predicate.txt"
xqpm_dev = "data/XQPM/dev_entity_predicate.txt"
xqpm_test9870_mc = "data/XQPM/test_data_9870_mc.txt"
def pm_process_train_dev(infile, outfile, with_mention=True):
"""
<question id=2> | 《 犯 罪 学 》 | 的 isbn 码 是 什 么
<answer id=2> 9787300088082
<triple id=2> 《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 ) ISBN 9787300088082
<candidate id=2> 别 名 中 文 名 作 者 类 别 价 格 语 种 出 版 社 页 数 开 本 出 版 时 间 简 介 装 帧 其 他
:param infile: raw file
:param outfile: csv file for train/dev
:param with_mention: whether replace the mention in question with a special token "entity"
"""
p = "id=(.*?)>" # id pattern
fw = open(outfile, "w")
with open(infile) as f:
i = 0
new_line = ""
output_line = ""
relation = ""
for line in f:
i += 1
if i % 5 == 1:
# line: <question id=2> | 《 犯 罪 学 》 | 的 isbn 码 是 什 么
line = line.strip().lower().split("\t")
res = re.search(p, line[0])
idx = res.group(1)
question = line[1]
question = question.split("|")
if len(question) == 3:
if not with_mention: # TODO: replace the mention in question with a special token "entity"
question[1] = "entity"
question = "".join(question).strip()
question = re.sub(r"\s+", r" ", question)
new_line += str(question) + "\t"
# new_line: 《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t
# new_line: entity 的 isbn 码 是 什 么\t (with_mention=False)
elif i % 5 == 2:
pass
# <answer id=2> 9787300088082
elif i % 5 == 3:
# <triple id=2> 《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 ) ISBN 9787300088082
line = line.strip().lower().split("\t")
try:
relation = line[2]
output_line = str(idx) + '-0' + '\t' + new_line + str(relation) + "\t" + "1" + "\n"
except IndexError:
print("%s: There is no golden relation in question." % idx)
output_line = ""
fw.write(output_line)
# output_line: 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\tISBN\t1\n
# output_line: 2-1\tentity 的 isbn 码 是 什 么\tISBN\t1\n (with_mention=False)
elif i % 5 == 4:
# line: <candidate id=2> 别 名 中 文 名 作 者 类 别 价 格 语 种 出 版 社 页 数 开 本 出 版 时 间 简 介 装 帧 其 他
line = line.strip().lower().split("\t")
outputs = []
index = 0
for c in line[1:]:
if c != relation:
index += 1
outputs.append(str(idx) + '-' + str(index) + '\t' + new_line + str(c) + "\t" + "0" + "\n")
else:
print("%s: Golden relation appears in candidate predicates." % idx)
fw.writelines(outputs)
# outputs:
# 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t别 名\t0\n
# 2-1\tentity 的 isbn 码 是 什 么\t别 名\t0\n (with_mention=False)
# ......
else:
new_line = ""
output_line = ""
continue
def pm_process_test(infile, outfile, with_mention=True):
"""
<question id=1-1> 你 知 道 | 计 算 机 应 用 基 础 | 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？
<triple id=1-1> 计 算 机 应 用 基 础 作 者 刘晓斌、魏智荣、刘庆生
<candidate id=1-1> 页 数 别 名 中 文 名 定 价 isbn 装 帧 出 版 社 原 作 者 开 本 字 数 类 别 出 版 时 间
:param infile: raw file
:param outfile: csv file for test
:param with_mention: whether replace the mention in question with a special token "entity"
"""
# id pattern
p = "id=(.*?)>"
fw = open(outfile, "w")
with open(infile) as f:
i = 0
new_line = ""
output_line = ""
relation = ""
for line in f:
i += 1
if i % 4 == 1:
# line: <question id=1-1> 你 知 道 | 计 算 机 应 用 基 础 | 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？
line = line.strip().lower().split("\t")
res = re.search(p, line[0])
idx = res.group(1)
question = line[1]
question = question.split("|")
if len(question) == 3:
if not with_mention: # TODO: replace the mention in question with a special token "entity"
question[1] = "entity"
question = "".join(question).strip()
question = re.sub(r"\s+", r" ", question)
new_line += str(question) + "\t"
elif i % 4 == 2:
# <triple id=1-1> 计 算 机 应 用 基 础 作 者 刘晓斌、魏智荣、刘庆生
line = line.strip().lower().split("\t")
try:
relation = line[2]
output_line = str(idx) + '\t' + new_line + str(relation) + "\t" + "1" + "\n"
except IndexError:
print("%s: There is no golden relation in question." % idx)
output_line = ""
fw.write(output_line)
elif i % 4 == 3:
# <candidate id=1-1> 页 数 别 名 中 文 名 定 价 isbn 装 帧 出 版 社 原 作 者 开 本 字 数 类 别 出 版 时 间
line = line.strip().lower().split("\t")
outputs = []
for c in line[1:]:
if c != relation:
outputs.append(str(idx) + '\t' + new_line + str(c) + "\t" + "0" + "\n")
else:
print("%s: Golden relation appears in candidate predicates." % idx)
fw.writelines(outputs)
else:
new_line = ""
output_line = ""
continue
def pm_process_infer(infile, outfile, with_mention=True):
"""
<question id=1-1> 你 知 道 | 计 算 机 应 用 基 础 | 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？
<triple id=1-1> 计 算 机 应 用 基 础 作 者 刘晓斌、魏智荣、刘庆生
<candidate id=1-1> 出 版 时 间 isbn 定 价 开 本 别 名 字 数 作 者 丛 书 名 页 数 装 帧 书 名
<e_score id=1-1> 计 算 机 应 用 基 础 ( 含 职 业 模 块 ) 0.044469457000000004
:param infile: raw file
:param outfile: csv file for infer
:param with_mention: whether replace the mention in question with a special token "entity"
"""
p = "id=(.*?)>" # id pattern
fw = open(outfile, "w")
with open(infile) as f:
i = 0
new_line = ""
for line in f:
i += 1
if i % 5 == 1:
# line: <question id=1-1> 你 知 道 | 计 算 机 应 用 基 础 | 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？
line = line.strip().lower().split("\t")
res = re.search(p, line[0])
idx = res.group(1)
question = line[1]
question = question.split("|")
if len(question) == 3:
if not with_mention:
question[1] = "entity"
question = "".join(question).strip()
question = re.sub(r"\s+", r" ", question)
new_line += str(question) + "\t"
# new_line: 你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t
elif i % 5 == 2:
pass
elif i % 5 == 3:
# line: <candidate id=1-1> 出 版 时 间 isbn 定 价 开 本 别 名 字 数 作 者 丛 书 名 页 数 装 帧 书 名
line = line.strip().lower().split("\t")
outputs = [str(idx) + '\t' + new_line + str(c) + "\n" for i, c in enumerate(line[1:])]
fw.writelines(outputs)
# outputs:
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t出 版 时 间\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\tisbn\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t定 价\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t开 本\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t别 名\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t字 数\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t作 者\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t丛 书 名\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t页 数\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t装 帧\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t书 名\n
elif i % 5 == 4:
pass
else:
new_line = ""
continue
def xq_process_train_dev_test(infile, outfile):
"""
<question id=2-1> | 《 犯 罪 学 》 | 的 isbn 码 是 什 么
<triple id=2-1> 《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 ) isbn 9787300088082
<candidate id=2-1> 《 犯 罪 学 》 ( 许 章 润 主 编 ) 《 犯 罪 学 》 ( 康 树 华 与 张 小 虎 主 编 ) 《 犯 罪 学 》 ( 道 尔 戈 娃 主 编 )
:param infile: raw file
:param outfile: csv file for train/dev
"""
p = "id=(.*?)>" # id pattern
fw = open(outfile, "w")
with open(infile) as f:
i = 0
new_line = ""
output_line = ""
relation = ""
for line in f:
i += 1
if i % 4 == 1:
# line: <question id=2-1> | 《 犯 罪 学 》 | 的 isbn 码 是 什 么
line = line.strip().lower().split("\t")
res = re.search(p, line[0])
idx = res.group(1)
question = line[1]
question = "".join(question.split("|")).strip()
question = re.sub(r"\s+", r" ", question)
new_line += str(question) + "\t"
# new_line: 《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t
elif i % 4 == 2:
# line: <triple id=2-1> 《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 ) isbn 9787300088082
line = line.strip().lower().split("\t")
try:
entity = line[1]
output_line = str(idx) + '\t' + new_line + str(entity) + "\t" + "1" + "\n"
except IndexError:
print("%s: There is no golden entity in question." % idx)
output_line = ""
# output_line = 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 )\t1\n
fw.write(output_line)
elif i % 4 == 3:
# line: <candidate id=2-1> 《 犯 罪 学 》 ( 许 章 润 主 编 ) 《 犯 罪 学 》 ( 康 树 华 与 张 小 虎 主 编 ) 《 犯 罪 学 》 ( 道 尔 戈 娃 主 编 )
line = line.strip().lower().split("\t")
outputs = []
for c in line[1:]:
if c != entity:
outputs.append(str(idx) + '\t' + new_line + str(c) + "\t" + "0" + "\n")
else:
print("%s: Golden entity appears in candidate entities." % idx)
# outputs:
# 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t《 犯 罪 学 》 ( 许 章 润 主 编 )\t0\n
# 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t《 犯 罪 学 》 ( 康 树 华 与 张 小 虎 主 编 )\t0\n
# 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t《 犯 罪 学 》 ( 道 尔 戈 娃 主 编 )\t0\n
fw.writelines(outputs)
else:
new_line = ""
output_line = ""
continue
def xq_process_infer(infile, outfile):
"""
<question id=1-1> 你 知 道 | 计 算 机 应 用 基 础 | 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？
<triple id=1-1> 计 算 机 应 用 基 础 作 者 刘晓斌、魏智荣、刘庆生
<candidate id=1-1> 计 算 机 应 用 基 础 计 算 机 应 用 基 础 ( 2010 年 中 国 铁 道 出 版 社 出 版 图 书 ) 计 算 机 应 用 基 础 ( 中 国 电 力 出 版 社 出 版 书 籍 ) 计 算 机 应 用 基 础 ( 2010 年 8 月 中 国 铁 道 出 版 社 出 版 图 书 ) 计 算 机 应 用 基 础 ( 电 子 工 业 出 版 社 出 版 图 书 )
:param infile: raw file
:param outfile: csv file for infer
"""
p = "id=(.*?)>" # id pattern
fw = open(outfile, "w")
with open(infile) as f:
i = 0
new_line = ""
for line in f:
i += 1
if i % 4 == 1:
# line: <question id=1-1> 你 知 道 | 计 算 机 应 用 基 础 | 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？
line = line.strip().lower().split("\t")
res = re.search(p, line[0])
idx = res.group(1)
question = line[1]
question = question.split("|")
if len(question) == 3:
question = "".join(question).strip()
question = re.sub(r"\s+", r" ", question)
new_line += str(question) + "\t"
# new_line: 你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t
elif i % 4 == 2:
pass
elif i % 4 == 3:
# <candidate id=1-1> 计 算 机 应 用 基 础 计 算 机 应 用 基 础 ( 2010 年 中 国 铁 道 出 版 社 出 版 图 书 ) 计 算 机 应 用 基 础 ( 中 国 电 力 出 版 社 出 版 书 籍 ) 计 算 机 应 用 基 础 ( 2010 年 8 月 中 国 铁 道 出 版 社 出 版 图 书 ) 计 算 机 应 用 基 础 ( 电 子 工 业 出 版 社 出 版 图 书 )
line = line.strip().lower().split("\t")
outputs = [str(idx) + '\t' + new_line + str(c) + "\n" for i, c in enumerate(line[1:])]
fw.writelines(outputs)
# outputs:
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t计 算 机 应 用 基 础\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t计 算 机 应 用 基 础 ( 2010 年 中 国 铁 道 出 版 社 出 版 图 书 )\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t计 算 机 应 用 基 础 ( 中 国 电 力 出 版 社 出 版 书 籍 )\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t计 算 机 应 用 基 础 ( 2010 年 8 月 中 国 铁 道 出 版 社 出 版 图 书 )\n
# 1-1\t你 知 道 计 算 机 应 用 基 础 这 本 书 的 作 者 是 谁 吗 ？\t计 算 机 应 用 基 础 ( 电 子 工 业 出 版 社 出 版 图 书 )\n
# ......
else:
new_line = ""
continue
def xqpm_process_train_dev_test(infile, outfile):
"""
<question id=2-1> | 《 犯 罪 学 》 | 的 isbn 码 是 什 么
<answer id=2-1> 9787300088082
<triple id=2-1> 《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 ) isbn 9787300088082
<candidate id=2-1> 《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 ) 页 数 《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 ) 价 格 《 犯 罪 学 》 ( 许 章 润 主 编 ) 中 文 名
:param infile: raw file
:param outfile: csv file for train/dev/test
"""
p = "id=(.*?)>" # id pattern
fw = open(outfile, "w")
with open(infile) as f:
i = 0
new_line = ""
output_line = ""
relation = ""
for line in f:
i += 1
if i % 5 == 1:
# line: <question id=2-1> | 《 犯 罪 学 》 | 的 isbn 码 是 什 么
line = line.strip().lower().split("\t")
res = re.search(p, line[0])
idx = res.group(1)
question = line[1]
question = "".join(question.split("|")).strip()
question = re.sub(r"\s+", r" ", question)
new_line += str(question) + "\t"
# new_line: 《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t
elif i % 5 == 2:
pass
elif i % 5 == 3:
# line: <triple id=2-1> 《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 ) isbn 9787300088082
line = line.strip().lower().split("\t")
try:
entity, predicate = line[1], line[2]
output_line = str(idx) + '\t' + new_line + str(entity) + " " + str(predicate) + "\t" + "1" + "\n"
except IndexError:
print("%s: There is no golden entity in question." % idx)
output_line = ""
# output_line = 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t《 犯 罪 学 》 ( 曹 立 群 与 任 昕 主 编 )\t1\n
fw.write(output_line)
elif i % 5 == 4:
# line: <candidate id=2-1> 《 犯 罪 学 》 ( 许 章 润 主 编 ) 《 犯 罪 学 》 ( 康 树 华 与 张 小 虎 主 编 ) 《 犯 罪 学 》 ( 道 尔 戈 娃 主 编 )
line = line.strip().lower().split("\t")
outputs = []
for ce, cp in zip(line[1::2], line[2::2]):
if ce != entity and cp != predicate:
outputs.append(str(idx) + '\t' + new_line + str(ce) + " " + str(cp) + "\t" + "0" + "\n")
else:
print("%s: Golden 'entity-predicate' pair appears in candidates." % idx)
# outputs:
# 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t《 犯 罪 学 》 ( 许 章 润 主 编 )\t0\n
# 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t《 犯 罪 学 》 ( 康 树 华 与 张 小 虎 主 编 )\t0\n
# 2-1\t《 犯 罪 学 》 的 isbn 码 是 什 么\t《 犯 罪 学 》 ( 道 尔 戈 娃 主 编 )\t0\n
fw.writelines(outputs)
else:
new_line = ""
output_line = ""
continue
if __name__ == "__main__":
# # pm data
# pm_process_train_dev(pm_train, "data/PM/train.csv", with_mention=False)
# train_df = pd.read_csv("data/PM/train.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(train_df.head(100))
# train_df.to_csv("data/PM/train.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# pm_process_train_dev(pm_dev, "data/PM/dev.csv", with_mention=False)
# dev_df = pd.read_csv("data/PM/dev.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(dev_df.head(100))
# dev_df.to_csv("data/PM/dev.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# pm_process_test(pm_test9870_ec, "data/PM/test9870.csv", with_mention=False)
# test_df = pd.read_csv("data/PM/test9870.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(test_df.head(100))
# test_df.to_csv("data/PM/test9870.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# pm_process_infer(pm_infer9870_all, "data/PM/infer9870_all.csv", with_mention=False)
# infer_df = pd.read_csv("data/PM/infer9870_all.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(infer_df.head(100))
# infer_df.to_csv("data/PM/infer9870_all.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# # pm data with mention
# pm_process_train_dev(pm_train, "data/PM/train_with_mention.csv", with_mention=True)
# train_df = pd.read_csv("data/PM/train_with_mention.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(train_df.head(100))
# train_df.to_csv("data/PM/train_with_mention.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# pm_process_train_dev(pm_dev, "data/PM/dev_with_mention.csv", with_mention=True)
# dev_df = pd.read_csv("data/PM/dev_with_mention.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(dev_df.head(100))
# dev_df.to_csv("data/PM/dev_with_mention.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# pm_process_test(pm_test9870_ec, "data/PM/test9870_with_mention.csv", with_mention=True)
# test_df = pd.read_csv("data/PM/test9870_with_mention.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(test_df.head(100))
# test_df.to_csv("data/PM/test9870_with_mention.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# pm_process_infer(pm_infer9870_all, "data/PM/infer9870_all_with_mention.csv", with_mention=True)
# infer_df = pd.read_csv("data/PM/infer9870_all_with_mention.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(infer_df.head(100))
# infer_df.to_csv("data/PM/infer9870_all_with_mention.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# # xq data
# xq_process_train_dev_test(xq_train, "data/XQ/train.csv")
# train_df = pd.read_csv("data/XQ/train.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(train_df.head(100))
# train_df.columns = ["id", "sep1", "sep2", "label"]
# train_df.to_csv("data/XQ/train.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# xq_process_train_dev_test(xq_dev, "data/XQ/dev.csv")
# dev_df = pd.read_csv("data/XQ/dev.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(dev_df.head(100))
# dev_df.to_csv("data/XQ/dev.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# xq_process_train_dev_test(xq_test9870_mc, "data/XQ/test9870.csv")
# test_df = pd.read_csv("data/XQ/test9870.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(test_df.head(100))
# test_df.to_csv("data/XQ/test9870.csv", header=False, index=False, sep="\t")
#
# xq_process_infer(xq_infer9870, "data/XQ/infer9870.csv")
# infer_df = pd.read_csv("data/XQ/infer9870.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
# print(infer_df.head(100))
# infer_df.to_csv("data/XQ/infer9870.csv", header=False, index=False, sep="\t")
# xqpm data
xqpm_process_train_dev_test(xqpm_train, "data/XQPM/train.csv")
train_df = pd.read_csv("data/XQPM/train.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
print(train_df.head(100))
train_df.columns = ["id", "sep1", "sep2", "label"]
train_df.to_csv("data/XQPM/train.csv", header=False, index=False, sep="\t")
xqpm_process_train_dev_test(xqpm_dev, "data/XQPM/dev.csv")
dev_df = pd.read_csv("data/XQPM/dev.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
print(dev_df.head(100))
dev_df.to_csv("data/XQPM/dev.csv", header=False, index=False, sep="\t")
xqpm_process_train_dev_test(xqpm_test9870_mc, "data/XQPM/test9870.csv")
test_df = pd.read_csv("data/XQPM/test9870.csv", header=None, sep="\t", quoting=3)
print(test_df.head(100))
test_df.to_csv("data/XQPM/test9870.csv", header=False, index=False, sep="\t")
print("Done!")