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app.py +96 -44
id2label.json +233 -225
label2id.json +235 -0
topics_hierarchy.json +240 -240

app.py CHANGED Viewed

@@ -1,38 +1,53 @@
 import fasttext
 import gradio as gr
 import joblib
-import json as js
 import omikuji
-import os
-import re
-from collections import defaultdict
 from huggingface_hub import snapshot_download
-from typing import List, Tuple, Dict
-from install_packages import download_model
-download_model('https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/supervised-models/lid.176.bin', 'lid.176.bin')
 # Download the model files from Hugging Face
-for repo_id in ['kapllan/omikuji-bonsai-parliament-de-spacy', 'kapllan/omikuji-bonsai-parliament-fr-spacy',
-                'kapllan/omikuji-bonsai-parliament-it-spacy']:
     if not os.path.exists(repo_id):
         os.makedirs(repo_id)
-    model_dir = snapshot_download(repo_id=repo_id, local_dir=repo_id)
-lang_model = fasttext.load_model('lid.176.bin')
-with open('./id2label.json', 'r') as f:
-    id2label = js.load(f)
-with open('topics_hierarchy.json', 'r') as f:
     topics_hierarchy = js.load(f)
 def map_language(language: str) -> str:
-    language_mapping = {'de': 'German',
-                        'it': 'Italian',
-                        'fr': 'French'}
     if language in language_mapping.keys():
         return language_mapping[language]
     else:
@@ -41,19 +56,25 @@ def map_language(language: str) -> str:
 def find_model(language: str):
     vectorizer, model = None, None
-    if language in ['de', 'fr', 'it']:
-        path_to_vectorizer = f'./kapllan/omikuji-bonsai-parliament-{language}-spacy/vectorizer'
-        path_to_model = f'./kapllan/omikuji-bonsai-parliament-{language}-spacy/omikuji-model'
         vectorizer = joblib.load(path_to_vectorizer)
         model = omikuji.Model.load(path_to_model)
     return vectorizer, model
 def predict_lang(text: str) -> str:
-    text = re.sub(r'\n', '', text)  # Remove linebreaks because fasttext cannot process that otherwise
     predictions = lang_model.predict(text, k=1)  # returns top 2 matching languages
     language = predictions[0][0]  # returns top 2 matching languages
-    language = re.sub(r'__label__', '', language)  # returns top 2 matching languages
     return language
@@ -70,28 +91,31 @@ def predict_topic(text: str) -> [List[str], str]:
                 continue
             feature_values = [(col, row[0, col]) for col in row.nonzero()[1]]
             for subj_id, score in model.predict(feature_values, top_k=1000):
                 results.append((id2label[str(subj_id)], score))
     return results, language
 def get_row_color(type: str):
-    if 'main' in type.lower():
-        return 'background-color: darkgrey;'
-    if 'sub' in type.lower():
-        return 'background-color: lightgrey;'
 def generate_html_table(topics: List[Tuple[str, str, float]]):
     html = '<table style="width:100%; border: 1px solid black; border-collapse: collapse;">'
-    html += '<tr><th>Type</th><th>Topic</th><th>Score</th></tr>'
     for type, topic, score in topics:
         color = get_row_color(type)
-        topic = f"<strong>{topic}</strong>" if 'main' in type.lower() else topic
-        type = f"<strong>{type}</strong>" if 'main' in type.lower() else type
-        score = f"<strong>{score}</strong>" if 'main' in type.lower() else score
-        html += f'<tr style="{color}"><td>{type}</td><td>{topic}</td><td>{score}</td></tr>'
-    html += '</table>'
     return html
@@ -104,19 +128,22 @@ def restructure_topics(topics: List[Tuple[str, float]]) -> List[Tuple[str, str,
     for predicted_topic, score in topics:
         for main_topic, sub_topics in topics_hierarchy.items():
-            if main_topic in topics_as_dict.keys() and predicted_topic != main_topic and predicted_topic in sub_topics:
                 topics_as_dict[main_topic].append(predicted_topic)
     topics_restructured = []
     for predicted_main_topic, predicted_sub_topics in topics_as_dict.items():
         if len(predicted_sub_topics) > 0:
             score = [t for t in topics if t[0] == predicted_main_topic][0][1]
-            topics_restructured.append(
-                ('Main Topic', predicted_main_topic, score))
             predicted_sub_topics_with_scores = []
             for pst in predicted_sub_topics:
                 score = [t for t in topics if t[0] == pst][0][1]
-                entry = ('Sub Topic', pst, score)
                 if entry not in predicted_sub_topics_with_scores:
                     predicted_sub_topics_with_scores.append(entry)
             for x in predicted_sub_topics_with_scores:
@@ -127,7 +154,7 @@ def restructure_topics(topics: List[Tuple[str, float]]) -> List[Tuple[str, str,
 def topic_modeling(text: str, threshold: float) -> [List[str], str]:
     # Prepare labels and scores for the plot
     sorted_topics, language = predict_topic(text)
-    if len(sorted_topics) > 0 and language in ['German', 'French', 'Italian']:
         sorted_topics = [t for t in sorted_topics if t[1] >= threshold]
     else:
         sorted_topics = []
@@ -144,15 +171,40 @@ with gr.Blocks() as iface:
         with gr.Column():
             input_text = gr.Textbox(lines=10, placeholder="Enter a document")
             submit_button = gr.Button("Submit")
-            threshold_slider = gr.Slider(minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.01, label="Score Threshold",
-                                         value=0.0)
-            language_text = gr.Textbox(lines=1, placeholder="Detected language will be shown here...",
-                                       interactive=False, label="Detected Language")
         with gr.Column():
             output_data = gr.HTML()
-    submit_button.click(topic_modeling, inputs=[input_text, threshold_slider],
-                        outputs=[output_data, language_text])
     # Launch the app
-iface.launch(share=True)

+import argparse
+import json as js
+import os
+import re
+from pathlib import Path
+from typing import List, Tuple
 import fasttext
 import gradio as gr
 import joblib
 import omikuji
 from huggingface_hub import snapshot_download
+from parltopic.utils.helper import get_main_config
+from prepare_everything import download_model
+config = get_main_config()
+download_model(
+    "https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/supervised-models/lid.176.bin",
+    Path(config["paths"]["resources"]) / "lid.176.bin",
+)
 # Download the model files from Hugging Face
+model_names = [
+    "omikuji-bonsai-parliament-spacy-de-all_topics-input_long",
+    "omikuji-bonsai-parliament-spacy-fr-all_topics-input_long",
+    "omikuji-bonsai-parliament-spacy-it-all_topics-input_long",
+]
+for repo_id in model_names:
     if not os.path.exists(repo_id):
         os.makedirs(repo_id)
+    model_dir = snapshot_download(repo_id=f"kapllan/{repo_id}", local_dir=f"kapllan/{repo_id}")
+lang_model = fasttext.load_model("lid.176.bin")
+with open(Path(config["paths"]["datasets"]) / "label2id.json", "r") as f:
+    label2id = js.load(f)
+id2label = {}
+for key, value in label2id.items():
+    id2label[str(value)] = key
+with open(Path(config["paths"]["resources"]) / "topics_hierarchy.json", "r") as f:
     topics_hierarchy = js.load(f)
 def map_language(language: str) -> str:
+    language_mapping = {"de": "German", "it": "Italian", "fr": "French"}
     if language in language_mapping.keys():
         return language_mapping[language]
     else:
 def find_model(language: str):
     vectorizer, model = None, None
+    if language in ["de", "fr", "it"]:
+        path_to_vectorizer = (
+            f"./kapllan/omikuji-bonsai-parliament-spacy-{language}-all_topics-input_long/vectorizer"
+        )
+        path_to_model = (
+            f"./kapllan/omikuji-bonsai-parliament-spacy-{language}-all_topics-input_long/omikuji-model"
+        )
         vectorizer = joblib.load(path_to_vectorizer)
         model = omikuji.Model.load(path_to_model)
     return vectorizer, model
 def predict_lang(text: str) -> str:
+    text = re.sub(
+        r"\n", "", text
+    )  # Remove linebreaks because fasttext cannot process that otherwise
     predictions = lang_model.predict(text, k=1)  # returns top 2 matching languages
     language = predictions[0][0]  # returns top 2 matching languages
+    language = re.sub(r"__label__", "", language)  # returns top 2 matching languages
     return language
                 continue
             feature_values = [(col, row[0, col]) for col in row.nonzero()[1]]
             for subj_id, score in model.predict(feature_values, top_k=1000):
+                score = round(score*100, 2)
                 results.append((id2label[str(subj_id)], score))
     return results, language
 def get_row_color(type: str):
+    if "main" in type.lower():
+        return "background-color: darkgrey;"
+    if "sub" in type.lower():
+        return "background-color: lightgrey;"
 def generate_html_table(topics: List[Tuple[str, str, float]]):
     html = '<table style="width:100%; border: 1px solid black; border-collapse: collapse;">'
+    html += "<tr><th>Type</th><th>Topic</th><th>Score</th></tr>"
     for type, topic, score in topics:
         color = get_row_color(type)
+        topic = f"<strong>{topic}</strong>" if "main" in type.lower() else topic
+        type = f"<strong>{type}</strong>" if "main" in type.lower() else type
+        score = f"<strong>{score}</strong>" if "main" in type.lower() else score
+        html += (
+            f'<tr style="{color}"><td>{type}</td><td>{topic}</td><td>{score}</td></tr>'
+        )
+    html += "</table>"
     return html
     for predicted_topic, score in topics:
         for main_topic, sub_topics in topics_hierarchy.items():
+            if (
+                    main_topic in topics_as_dict.keys()
+                    and predicted_topic != main_topic
+                    and predicted_topic in sub_topics
+            ):
                 topics_as_dict[main_topic].append(predicted_topic)
     topics_restructured = []
     for predicted_main_topic, predicted_sub_topics in topics_as_dict.items():
         if len(predicted_sub_topics) > 0:
             score = [t for t in topics if t[0] == predicted_main_topic][0][1]
+            topics_restructured.append(("Main Topic", predicted_main_topic, score))
             predicted_sub_topics_with_scores = []
             for pst in predicted_sub_topics:
                 score = [t for t in topics if t[0] == pst][0][1]
+                entry = ("Sub Topic", pst, score)
                 if entry not in predicted_sub_topics_with_scores:
                     predicted_sub_topics_with_scores.append(entry)
             for x in predicted_sub_topics_with_scores:
 def topic_modeling(text: str, threshold: float) -> [List[str], str]:
     # Prepare labels and scores for the plot
     sorted_topics, language = predict_topic(text)
+    if len(sorted_topics) > 0 and language in ["German", "French", "Italian"]:
         sorted_topics = [t for t in sorted_topics if t[1] >= threshold]
     else:
         sorted_topics = []
         with gr.Column():
             input_text = gr.Textbox(lines=10, placeholder="Enter a document")
             submit_button = gr.Button("Submit")
+            threshold_slider = gr.Slider(
+                minimum=0.0, maximum=1.0, step=0.01, label="Score Threshold", value=0.0
+            )
+            language_text = gr.Textbox(
+                lines=1,
+                placeholder="Detected language will be shown here...",
+                interactive=False,
+                label="Detected Language",
+            )
         with gr.Column():
             output_data = gr.HTML()
+    submit_button.click(
+        topic_modeling,
+        inputs=[input_text, threshold_slider],
+        outputs=[output_data, language_text],
+    )
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument(
+        "-ipa",
+        "--ip_address",
+        default=None,
+        type=str,
+        help="Specify the IP address of your computer.",
+    )
+    args = parser.parse_args()
     # Launch the app
+    if args.ip_address is None:
+        _, public_url = iface.launch(share=True)
+        print(f"The app runs here: {public_url}")
+    else:
+        iface.launch(server_name=args.ip_address, server_port=8080, show_error=True)

id2label.json CHANGED Viewed

@@ -1,227 +1,235 @@
 {
-  "0": "AHV",
-  "1": "Abfall",
-  "2": "Abgabe",
-  "3": "Agrarpolitik",
-  "4": "Agrarproduktion",
-  "5": "Altersfragen",
-  "6": "Arbeit",
-  "7": "Arbeitslosenversicherung",
-  "8": "Arbeitslosigkeit",
-  "9": "Arbeitsmarkt",
-  "10": "Arbeitsrecht",
-  "11": "Armee",
-  "12": "Armut/Ungleichheit",
-  "13": "Artenvielfalt",
-  "14": "Asylpolitik",
-  "15": "Auslandschweizer",
-  "16": "Ausländerpolitik",
-  "17": "Aussenpolitik : Ausland",
-  "18": "Aussenpolitik : Schweiz",
-  "19": "Aussenwirtschaftspolitik",
-  "20": "Bankenkrise",
-  "21": "Bauwesen/Immobilien",
-  "22": "Behinderung",
-  "23": "Berg",
-  "24": "Berufliche Vorsorge",
-  "25": "Berufsbildung",
-  "26": "Beschwerderecht",
-  "27": "Beschäftigung und Arbeit",
-  "28": "Bewaffnung",
-  "29": "Beziehung Schweiz - EU",
-  "30": "Bildung",
-  "31": "Boden",
-  "32": "Bürgerrecht",
-  "33": "Datenschutz",
-  "34": "Demokratie",
-  "35": "Digitalisierung",
-  "36": "Diplomatie",
-  "37": "Diskriminierung",
-  "38": "Elektrizität",
-  "39": "Energie",
-  "40": "Energiepolitik",
-  "41": "Erberecht",
-  "42": "Ernährung",
-  "43": "Erwerbsersatzordnung",
-  "44": "Europapolitik",
-  "45": "Europarat",
-  "46": "Europarecht",
-  "47": "Europäische Union",
-  "48": "Europäisches Parlament",
-  "49": "Exekutive",
-  "50": "Familienfragen",
-  "51": "Familienrecht",
-  "52": "Familienzulage",
-  "53": "Finanzausgleich",
-  "54": "Finanzmarkt",
-  "55": "Finanzplatz",
-  "56": "Finanzrecht",
-  "57": "Finanzwesen",
-  "58": "Flüchtling",
-  "59": "Forschung",
-  "60": "Fortpflanzung",
-  "61": "Fossile Energie",
-  "62": "Föderalismus",
-  "63": "Geld- und Währungspolitik",
-  "64": "Geldwäscherei",
-  "65": "Gentechnologie",
-  "66": "Gerichtswesen",
-  "67": "Geschichte Ausland",
-  "68": "Geschichte Schweiz",
-  "69": "Geschlechterfragen",
-  "70": "Gesellschaftsfragen",
-  "71": "Gesundheit",
-  "72": "Gesundheitspolitik",
-  "73": "Gewalt",
-  "74": "Gewerkschaft",
-  "75": "Globalisierung",
-  "76": "Grenze",
-  "77": "Grundrechte",
-  "78": "Güterverkehr",
-  "79": "Handel",
-  "80": "Heil- und Hilfsmittel",
-  "81": "Informatik",
-  "82": "Information",
-  "83": "Informationswissenschaft",
-  "84": "Internationale Politik",
-  "85": "Internationales Recht",
-  "86": "Internet und soziale Medien",
-  "87": "Interventionspolitik",
-  "88": "Invalidenversicherung",
-  "89": "Jagd und Fischerei",
-  "90": "Kapital",
-  "91": "Katastrophe",
-  "92": "Kernenergie",
-  "93": "Kinder- und Jugendfragen",
-  "94": "Kinderrechte",
-  "95": "Kindes- und Erwachsenenschutzrecht",
-  "96": "Klimafragen",
-  "97": "Konkursrecht",
-  "98": "Konsum",
-  "99": "Korruption",
-  "100": "Krankenversicherung",
-  "101": "Krieg",
-  "102": "Krise",
-  "103": "Kultur",
-  "104": "Landwirtschaft",
-  "105": "Luft",
-  "106": "Luftfahrt",
-  "107": "Lärm",
-  "108": "Medien",
-  "109": "Medien / Kommunikation",
-  "110": "Medienrecht",
-  "111": "Medizinalberuf",
-  "112": "Menschenrechte",
-  "113": "Miet- und Wohnungswesen",
-  "114": "Migration",
-  "115": "Migrationsbewegung",
-  "116": "Mutterschaftsversicherung",
-  "117": "Nationalbank",
-  "118": "Obligationenrecht",
-  "119": "Parlament",
-  "120": "Parlament Ausland",
-  "121": "Parlament Schweiz",
-  "122": "Patient",
-  "123": "Personenrecht",
-  "124": "Pflege",
-  "125": "Post",
-  "126": "Presse",
-  "127": "Privatversicherung",
-  "128": "Produktion",
-  "129": "Radio und Fernsehen",
-  "130": "Rassismus",
-  "131": "Ratsmitglied",
-  "132": "Raumplanung",
-  "133": "Raumplanung und Wohnungswesen",
-  "134": "Recht Allgemein",
-  "135": "Rechte und Freiheiten",
-  "136": "Rechtswissenschaft",
-  "137": "Religionsfragen",
-  "138": "Sachenrecht",
-  "139": "Sans-Papiers",
-  "140": "Schiedsgerichtsbarkeit",
-  "141": "Schienenverkehr",
-  "142": "Schifffahrt",
-  "143": "Schule",
-  "144": "Service public",
-  "145": "Sicherheitspolitik",
-  "146": "Sicherheitspolitik/Friedenspolitik",
-  "147": "Soziale Fragen",
-  "148": "Sozialer Schutz",
-  "149": "Sozialhilfe",
-  "150": "Sozialpolitik",
-  "151": "Sozialversicherung",
-  "152": "Spiel",
-  "153": "Spital",
-  "154": "Sport",
-  "155": "Sprache",
-  "156": "Staat",
-  "157": "Staatspolitik",
-  "158": "Staatssouveränität",
-  "159": "Sterben und Tod",
-  "160": "Steuer",
-  "161": "Steuerhinterziehung",
-  "162": "Steuerrecht",
-  "163": "Steuerwettbewerb",
-  "164": "Stiftung",
-  "165": "Strafprozessordnung",
-  "166": "Strafrecht",
-  "167": "Straftat",
-  "168": "Strassenverkehr",
-  "169": "Sucht",
-  "170": "Telefonie",
-  "171": "Terrorismus",
-  "172": "Tierschutz",
-  "173": "Tierversuch",
-  "174": "Tourismus",
-  "175": "Umwelt",
-  "176": "Umweltpolitik",
-  "177": "Umweltschutz",
-  "178": "Unfallversicherung",
-  "179": "Universität/Hochschule/Fachhochschule",
-  "180": "Unternehmen",
-  "181": "Urheberrecht",
-  "182": "Verfahrensrecht",
-  "183": "Verfassung",
-  "184": "Vergaberecht",
-  "185": "Verkehr",
-  "186": "Verkehrspolitik",
-  "187": "Vertrag",
-  "188": "Verwaltungsrecht",
-  "189": "Volksabstimmung",
-  "190": "Vorrechte und Immunität",
-  "191": "Wahlen",
-  "192": "Wald",
-  "193": "Wasser",
-  "194": "Weiterbildung",
-  "195": "Wettbewerb",
-  "196": "Wirtschaft",
-  "197": "Wirtschaftsleben",
-  "198": "Wirtschaftspolitik",
-  "199": "Wissenschaft / Forschung",
-  "200": "Zivilprozessordnung",
-  "201": "Zivilrecht",
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