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            "\u001b[2mpyarrow   \u001b[0m \u001b[32m----------------\u001b[2m--------------\u001b[0m\u001b[0m 25.34 MiB/47.77 MiB                   \u001b[1A\r\u001b[2K\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[1A\u001b[37m\u2838\u001b[0m \u001b[2mPreparing packages...\u001b[0m (4/5)\r\n",
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            "\u001b[2mpyarrow   \u001b[0m \u001b[32m---------------------\u001b[2m---------\u001b[0m\u001b[0m 33.08 MiB/47.77 MiB                   \u001b[1A\r\u001b[2K\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[1A\u001b[37m\u2838\u001b[0m \u001b[2mPreparing packages...\u001b[0m (4/5)\r\n",
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            "\u001b[2mpyarrow   \u001b[0m \u001b[32m------------------------------\u001b[2m\u001b[0m\u001b[0m 46.76 MiB/47.77 MiB                   \u001b[1A\r\u001b[2K\u001b[1B\r\u001b[2K\u001b[1A\u001b[37m\u283c\u001b[0m \u001b[2mPreparing packages...\u001b[0m (4/5)                                                   \r\u001b[2K\u001b[2mPrepared \u001b[1m5 packages\u001b[0m \u001b[2min 793ms\u001b[0m\u001b[0m\r\n",
            "\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591 [0/0] \u001b[2mInstalling wheels...                                 \u001b[0m\r\u001b[2K\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591 [0/5] \u001b[2mInstalling wheels...                                 \u001b[0m\r\u001b[2K\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591 [0/5] \u001b[2mxxhash==3.8.1                                        \u001b[0m\r\u001b[2K\u2588\u2588\u2588\u2588\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591 [1/5] \u001b[2mxxhash==3.8.1                                        \u001b[0m\r\u001b[2K\u2588\u2588\u2588\u2588\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591 [1/5] \u001b[2mmultiprocess==0.70.19                                \u001b[0m\r\u001b[2K\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591 [2/5] \u001b[2mmultiprocess==0.70.19                                \u001b[0m\r\u001b[2K\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591 [2/5] \u001b[2mdill==0.4.1                                          \u001b[0m\r\u001b[2K\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591 [3/5] \u001b[2mdill==0.4.1                                          \u001b[0m\r\u001b[2K\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591\u2591 [3/5] \u001b[2mdatasets==5.0.0                                      \u001b[0m\r\u001b[2K\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2591\u2591\u2591\u2591 [4/5] \u001b[2mdatasets==5.0.0                                      \u001b[0m\r\u001b[2K\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2591\u2591\u2591\u2591 [4/5] \u001b[2mpyarrow==25.0.0                                      \u001b[0m\r\u001b[2K\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588\u2588 [5/5] \u001b[2mpyarrow==25.0.0                                      \u001b[0m\r\u001b[2K\u001b[2mInstalled \u001b[1m5 packages\u001b[0m \u001b[2min 43ms\u001b[0m\u001b[0m\r\n",
            " \u001b[32m+\u001b[39m \u001b[1mdatasets\u001b[0m\u001b[2m==5.0.0\u001b[0m\r\n",
            " \u001b[32m+\u001b[39m \u001b[1mdill\u001b[0m\u001b[2m==0.4.1\u001b[0m\r\n",
            " \u001b[32m+\u001b[39m \u001b[1mmultiprocess\u001b[0m\u001b[2m==0.70.19\u001b[0m\r\n",
            " \u001b[32m+\u001b[39m \u001b[1mpyarrow\u001b[0m\u001b[2m==25.0.0\u001b[0m\r\n",
            " \u001b[32m+\u001b[39m \u001b[1mxxhash\u001b[0m\u001b[2m==3.8.1\u001b[0m\r\n",
            "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
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        "import torch\n",
        "import random\n",
        "import torch.nn as nn\n",
        "import torch.optim as optim\n",
        "from torch.utils.data import DataLoader\n",
        "from datasets import load_dataset\n",
        "from huggingface_hub import PyTorchModelHubMixin, notebook_login"
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        "ds_splits = load_dataset(\"jakartaresearch/cerpen-corpus\", split=\"train\", revision=\"refs/convert/parquet\").train_test_split(test_size=0.1)\n",
        "ds_train = ds_splits[\"train\"]\n",
        "ds_test = ds_splits[\"test\"]\n",
        "\n",
        "def gen(rows):\n",
        "    sentences = []\n",
        "    for content in rows[\"content\"]:\n",
        "        stripped = ''.join(c.lower() for c in content if c.isalpha() or c == ' ')\n",
        "        sentences.append(stripped)\n",
        "    return dict(sentence1=sentences)\n",
        "\n",
        "ds_train = ds_train.map(gen, batched=True, remove_columns=ds_train.column_names)\n",
        "ds_test = ds_test.map(gen, batched=True, remove_columns=ds_test.column_names)"
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        "class BOW:\n",
        "    def __init__(self):\n",
        "        self.vocab = dict()\n",
        "\n",
        "    @property\n",
        "    def features(self):\n",
        "        return list(self.vocab.keys())\n",
        "\n",
        "    def train(self, ds):\n",
        "        for row in ds:\n",
        "            sentence = row[\"sentence1\"]\n",
        "            words = list(filter(lambda x: x, sentence.split()))\n",
        "\n",
        "            for word in words:\n",
        "                if word not in self.vocab:\n",
        "                    self.vocab[word] = 0\n",
        "                    print(f\"Vocab size: {len(self.vocab)}\", end='\\r')\n",
        "        print()\n",
        "\n",
        "    def bag(self, sentence):\n",
        "        counter = self.vocab.copy()\n",
        "\n",
        "        # sanitation\n",
        "        sanitized = ''.join(c for c in sentence if c.isalpha() or c == ' ')\n",
        "        words = list(filter(lambda x: x, sanitized.split()))\n",
        "\n",
        "        for word in words:\n",
        "            if word not in counter:\n",
        "                continue\n",
        "            counter[word] = counter[word] + 1\n",
        "\n",
        "        return list(counter.values())"
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      "source": [
        "class CBOW(nn.Module, BOW, PyTorchModelHubMixin):\n",
        "    def __init__(self, config):\n",
        "        BOW.__init__(self)\n",
        "        nn.Module.__init__(self)\n",
        "\n",
        "        self.embedding_size = config[\"embedding_size\"]\n",
        "        self.context_window = config[\"context_window\"]\n",
        "        self.epoch_num = config[\"epoch\"]\n",
        "\n",
        "        self.embeddings = None\n",
        "        self.linear = None\n",
        "\n",
        "        self.tokens = None\n",
        "\n",
        "    def train(self, ds):\n",
        "        device = torch.device(\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\")\n",
        "        BOW.train(self, ds)\n",
        "\n",
        "        ds = self._normalize_ds(ds)\n",
        "\n",
        "        vocab_size = len(self.vocab)\n",
        "\n",
        "        self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, self.embedding_size)\n",
        "        self.linear = nn.Linear(self.embedding_size, vocab_size)\n",
        "        self.to(device)\n",
        "\n",
        "        loss_f = nn.CrossEntropyLoss()\n",
        "        optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=1e-4)\n",
        "\n",
        "        dl = DataLoader(\n",
        "            ds.with_format(\"torch\"),\n",
        "            batch_size=32, shuffle=True,\n",
        "            pin_memory=True if device.type == \"cuda\" else False\n",
        "        )\n",
        "\n",
        "        for epoch in range(self.epoch_num):\n",
        "                for batch in dl:\n",
        "                        x = batch[\"context\"].to(device, non_blocking=True)\n",
        "                        y = batch[\"label\"].to(device, non_blocking=True)\n",
        "\n",
        "                        output = self(x)\n",
        "                        loss = loss_f(output, y)\n",
        "                        optimizer.zero_grad()\n",
        "                        loss.backward()\n",
        "                        optimizer.step()\n",
        "\n",
        "                loss = loss.item()\n",
        "                print(f\"{epoch = } | {loss = }\")\n",
        "\n",
        "    def forward(self, inputs):\n",
        "        embeddings = self.embeddings(inputs).mean(1).squeeze(1)\n",
        "        return self.linear(embeddings)\n",
        "\n",
        "    def embed(self, word):\n",
        "        device = torch.device(\"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\")\n",
        "        return self.embeddings(torch.tensor([self.tokens[word]], device=device))\n",
        "\n",
        "    def _normalize_ds(self, ds):\n",
        "        self.tokens = {w: i for i, w in enumerate(self.features)}\n",
        "\n",
        "        def normalizer(rows):\n",
        "            contexts = []\n",
        "            labels = []\n",
        "\n",
        "            for sentence in rows[\"sentence1\"]:\n",
        "                words = sentence.split()\n",
        "                for i in range(self.context_window, len(words) - self.context_window):\n",
        "                    context = []\n",
        "                    for j in range(i - self.context_window, i):\n",
        "                        context.append(self.tokens[words[j]])\n",
        "                    for j in range(i + 1, i - self.context_window + 1):\n",
        "                        context.append(self.tokens[words[j]])\n",
        "\n",
        "                    contexts.append(context)\n",
        "                    labels.append(self.tokens[words[i]])\n",
        "\n",
        "            return dict(context=contexts, label=labels)\n",
        "            \n",
        "        return ds.map(normalizer, batched=True, remove_columns=ds_train.column_names)"
      ],
      "execution_count": 18,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "collapsed": false,
        "scrolled": false
      },
      "source": [
        "PurpleCBoW = CBOW(dict(embedding_size=100, context_window=2, epoch=200))\n",
        "PurpleCBoW.train(ds_train)"
      ],
      "execution_count": 13,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "name": "stdout",
          "text": [
            "Vocab size: 1\rVocab size: 2\rVocab size: 3\rVocab size: 4\rVocab size: 5\rVocab size: 6\rVocab size: 7\rVocab size: 8\rVocab size: 9\rVocab size: 10\rVocab size: 11\rVocab size: 12\rVocab size: 13\rVocab size: 14\rVocab size: 15\rVocab size: 16\rVocab size: 17\rVocab size: 18\rVocab size: 19\rVocab size: 20\rVocab size: 21\rVocab size: 22\rVocab size: 23\rVocab size: 24\rVocab size: 25\rVocab size: 26\rVocab size: 27\rVocab size: 28\rVocab size: 29\rVocab size: 30\rVocab size: 31\rVocab size: 32\rVocab size: 33\rVocab size: 34\rVocab size: 35\rVocab size: 36\rVocab size: 37\rVocab size: 38\rVocab size: 39\rVocab size: 40\rVocab size: 41\rVocab size: 42\rVocab size: 43\rVocab size: 44\rVocab size: 45\rVocab size: 46\rVocab size: 47\rVocab size: 48\rVocab size: 49\rVocab size: 50\rVocab size: 51\rVocab size: 52\rVocab size: 53\rVocab size: 54\rVocab size: 55\rVocab size: 56\rVocab size: 57\rVocab size: 58\rVocab size: 59\rVocab size: 60\rVocab size: 61\rVocab size: 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