import unittest
import re
import nltk
from gensim.models import Word2Vec
import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix


# Helper functions
def _require_success(test_case, condition, failure_message):
    if not condition:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail()

def _check_success(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail()

class TestUserCode(unittest.TestCase):
    # Test that everything is imported correctly
    def test_imports(self):
        import user_code
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "pd"), 
            "`pd` is not declared"
        )
        _require_success(
            self,
            user_code.pd == pd,
            "`pd` is declared, but it's not `pandas` library"
        )
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "Word2Vec"), 
            "`Word2Vec` is not declared"
        )
        _require_success(
            self,
            user_code.Word2Vec == Word2Vec,
            "`Word2Vec` is declared, but it's not `gensim.models.Word2Vec`"
        )
        self._testMethodName = "imports are correct"

    # Test original corpus
    def test_corpus(self):
        import user_code
        expected = pd.read_csv(
    'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/c68c1f2e-2c90-4d5d-8db9-1e97ca89d15e/section_3/chapter_4/example_corpus.csv')
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "corpus"), 
            "`corpus` is not declared"
        )
        _check_success(
            self,
            expected.equals(user_code.corpus),
            "`corpus` contains correct value",
            "`corpus` shouldn't be modified"
        )

    # Test that sentences are correctly computed
    def test_sentences(self):
        import user_code
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "corpus"), 
            "`corpus` is not declared"
        )
        _require_success(
            self, 
            isinstance(user_code.corpus, pd.DataFrame), 
            "`corpus` is not a DataFrame"
        )
        _require_success(
            self, 
            "Document" in user_code.corpus.columns, 
            "`corpus` doesn't contain `'Document'` column"
        )
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "sentences"), 
            "`sentences` is not declared"
        )
        sentences = user_code.corpus['Document'].str.split()
        _check_success(
            self,
            sentences.equals(user_code.sentences),
            "`sentences` is computed correctly",
            "`sentences` is not computed correctly"
        )
  
    # Test that model is declared correctly
    def test_model(self):
        import user_code
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "sentences"), 
            "`sentences` is not declared"
        )
        _require_success(
            self, 
            isinstance(user_code.sentences, pd.Series), 
            "`sentences` is not a `Series` object"
        )
        model = Word2Vec(user_code.sentences, vector_size=50, window=2, min_count=1, sg=1)
        _require_success(
            self, 
            hasattr(user_code, "model"), 
            "`model` is not declared"
        )
        _require_success(
            self, 
            isinstance(user_code.model, Word2Vec), 
            "`model` is not an instance of `Word2Vec`"
        )
        _require_success(
            self, 
            user_code.model.corpus_count == model.corpus_count and user_code.model.corpus_total_words == model.corpus_total_words, 
            "`model` should be initialized with `sentences`"
        )
        _require_success(
            self, 
            user_code.model.vector_size == model.vector_size, 
            "`model` should be initialized with `vector_size=50`"
        )
        _require_success(
            self, 
            user_code.model.window == model.window, 
            "`model` should be initialized with `window=2`"
        )
        _require_success(
            self, 
            user_code.model.min_count == model.min_count, 
            "`model` should be initialized with `min_count=1`"
        )
        _require_success(
            self, 
            user_code.model.sg == model.sg, 
            "`model` should be initialized with `sg=1`"
        )
        self._testMethodName = "`model` is defined correctly"

    # Test print statement
    def test_print(self):
        with open("user_code.py", "r") as f:
            user_code_text = f.read()
        _check_success(
            self,
            re.search(r"print *\( *model *\. *wv *\. *most_similar *\( *(?P<quote>[\\"'])bowl(?P=quote) *, *topn *= *3 *\) *\)", user_code_text),
            "print statement is correct",
            "print statement is not correct"
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Erkunden Sie die Grundlagen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), indem Sie wesentliche Techniken zur Textvorverarbeitung und Methoden zur Repräsentation von Textdaten erlernen. Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Werkzeugen zur Bereinigung, Analyse und Interpretation von Textinformationen. Entwickeln Sie die Fähigkeiten, rohe Sprache in strukturierte Erkenntnisse umzuwandeln und schaffen Sie so eine solide Grundlage für fortgeschrittene Anwendungen in künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Tauchen Sie in die Grundlagen der Textvorverarbeitung ein, um Rohtext für die Analyse vorzubereiten. Erfahren Sie, wie Text tokenisiert, Stoppwörter entfernt und die Tokenisierung mit regulären Ausdrücken angepasst wird.

Erfahren Sie, wie Wörter mithilfe von Stemming und Lemmatisierung auf ihre Grundformen reduziert werden können. Beherrschen Sie die Part-of-Speech-Tagging-Technik, um Texte mit grammatischem Kontext anzureichern, und wenden Sie POS-basierte Lemmatisierung an.

Erfahren Sie, wie Text mithilfe von Vektorraum-Modellen in Zahlen dargestellt werden kann. Sammeln Sie praktische Erfahrungen durch die Implementierung und Anpassung zweier gängiger Vektorraum-Modelle: Bag-of-Words und TF-IDF.

Fundiertes Verständnis von Wort-Einbettungen und deren Erfassung semantischer Bedeutungen. Untersuchung der CBoW- und Skip-gram-Architekturen, die in Word2Vec verwendet werden, sowie deren eigenständige Implementierung.

Herausforderung: Erstellung von Wort-Embeddings

Lösung

Herausforderung: Erstellung von Wort-Embeddings

Lösung