HebrewMorphologyParser.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "source": [
    "# Probabilistic Hebrew morphology"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "In the following script a so called sequence to sequence (seq2seq) model is trained, using the Python library Keras, which is useful for fast experimentation with neural networks. Tha basis of the model is a so called Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network. The classic example of such a model is the Google's [Neural Machine Translator](https://github.com/tensorflow/nmt).\n",
    "A seq2seq model is more complicated than a sequence classification model, because the output is a complete sequence. The input and output sequence do not have to of the same length."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "In this model the input sequence is the consonantal representation of a word (g_cons). The output sequence consist of a concatenation of the word's corresponding verbal stem (vbs), preformative (pfm), lexeme (lex), verbal ending (vbe), nominal ending (nme) and pronominal suffix (prs), separated by plus signs. If a feature has no value (n/a, 'absent' or ''), its gets the value 'n'. For instance, the input 'JHJ' (3rd person sg yiqtol of 'HJH') has the output value 'n+J+HJH+n+n+n'.\n",
    "\n",
    "Without extra information there is a clear upper boundary of what can be reached with this approach, for instance 'LK' can be interpreted as lex 'L' with a pronominal suffix, but it can also be the imperative of 'HLK'. However, the present model can be improved substantially.\n",
    "\n",
    "The code is based on chapter 9 of Jason Brownlee, Long Short-Term Memory Networks with Python, 2017."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "The training data consist of all the words in the MT, except for Jonah and Ruth. The test data consist of the words in Jonah and Ruth."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Training an LSTM model is a computationally intensive job, so it may take a while."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import sys, collections, os, re\n",
    "\n",
    "from random import seed\n",
    "from random import randint\n",
    "from numpy import array\n",
    "from math import ceil\n",
    "from math import log10\n",
    "from math import sqrt\n",
    "from numpy import argmax\n",
    "from keras.models import Sequential\n",
    "from keras.layers import Dense\n",
    "from keras.layers import LSTM\n",
    "from keras.layers import TimeDistributed\n",
    "from keras.layers import RepeatVector"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "This is Text-Fabric 3.0.3\n",
      "Api reference : https://github.com/Dans-labs/text-fabric/wiki/Api\n",
      "Tutorial      : https://github.com/Dans-labs/text-fabric/blob/master/docs/tutorial.ipynb\n",
      "Example data  : https://github.com/Dans-labs/text-fabric-data\n",
      "\n",
      "107 features found and 0 ignored\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from tf.fabric import Fabric\n",
    "\n",
    "DATABASE = '~/github'\n",
    "BHSA = 'bhsa/tf/c'\n",
    "\n",
    "TF = Fabric(locations=[DATABASE], modules=[BHSA], silent=False )"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  0.00s loading features ...\n",
      "   |     0.09s B g_cons               from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.09s B lex                  from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.10s B sp                   from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.10s B pfm                  from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.10s B vbs                  from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.09s B nme                  from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.10s B uvf                  from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.10s B prs                  from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.09s B vbe                  from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.09s B language             from C:/Users/Martijn/github/bhsa/tf/c\n",
      "   |     0.00s Feature overview: 102 for nodes; 4 for edges; 1 configs; 7 computed\n",
      "  4.28s All features loaded/computed - for details use loadLog()\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "api = TF.load('''\n",
    "    lex g_cons sp pfm vbs nme uvf prs vbe language\n",
    "''')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "api.loadLog()\n",
    "api.makeAvailableIn(globals())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def prepare_data_train(n_examples):\n",
    "    n_verbs = 0\n",
    "    max_con = 0\n",
    "    max_an = 0\n",
    "    wo_list = []\n",
    "    info_dict = {}\n",
    "    len_dict = {}\n",
    "    alphabet = set()\n",
    "    for word in F.otype.s('word'):\n",
    "        if n_verbs < n_examples and not T.bookName(word) in {'Jonah', 'Ruth'} and F.language.v(word) == 'hbo':       \n",
    "            if F.sp.v(word) != 'nmpr': # proper nouns are excluded\n",
    "                n_verbs += 1\n",
    "                vbs = F.vbs.v(word)\n",
    "                if vbs in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    vbs = 'n'\n",
    "                pfm = F.pfm.v(word)\n",
    "                if pfm in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    pfm = 'n'\n",
    "                vbe = F.vbe.v(word)\n",
    "                if vbe in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    vbe = 'n'\n",
    "                nme = F.nme.v(word)\n",
    "                if nme in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    nme = 'n'\n",
    "                prs = F.prs.v(word)\n",
    "                if prs in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    prs = 'n'\n",
    "                root = F.lex.v(word).strip('/').strip('[').strip('=')\n",
    "                an_length = len(vbs) + len(pfm) + len(root) + len(vbe) + len(nme) + len(prs)\n",
    "                cons = F.g_cons.v(word)\n",
    "                for elem in [vbs, pfm, cons, vbe, nme, root, prs]:\n",
    "                    for char in elem:\n",
    "                        alphabet.add(char)\n",
    "\n",
    "                con_length = len(cons)\n",
    "                wo_list.append(word)\n",
    "                info_dict[word] = [cons, vbs, pfm, root, vbe, nme, prs]\n",
    "                len_dict = [con_length, an_length]\n",
    "                if an_length > max_an:\n",
    "                    max_an = an_length\n",
    "                if con_length > max_con:\n",
    "                    max_con = con_length\n",
    "                    \n",
    "    alphabet.add(' ')\n",
    "    alphabet.add('+')\n",
    "    print('max_an = ' ,max_an)\n",
    "    return wo_list, info_dict, len_dict, max_con, max_an, list(alphabet)                "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def prepare_data_test(n_examples):\n",
    "    n_verbs = 0\n",
    "    max_con = 0\n",
    "    max_an = 0\n",
    "    wo_list = []\n",
    "    info_dict = {}\n",
    "    len_dict = {}\n",
    "    for word in F.otype.s('word'):\n",
    "        if n_verbs < n_examples and T.bookName(word) in {'Jonah', 'Ruth'}:       \n",
    "            if F.sp.v(word) != 'nmpr':\n",
    "                n_verbs += 1\n",
    "                vbs = F.vbs.v(word)\n",
    "                if vbs in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    vbs = 'n'\n",
    "                pfm = F.pfm.v(word)\n",
    "                if pfm in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    pfm = 'n'\n",
    "                vbe = F.vbe.v(word)\n",
    "                if vbe in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    vbe = 'n'\n",
    "                nme = F.nme.v(word)\n",
    "                if nme in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    nme = 'n'\n",
    "                prs = F.prs.v(word)\n",
    "                if prs in {'', 'n/a', 'absent'}:\n",
    "                    prs = 'n'\n",
    "                    \n",
    "                root = F.lex.v(word).strip('/').strip('[').strip('=')\n",
    "                an_length = len(vbs) + len(pfm) + len(root) + len(vbe) + len(nme) + len(prs)\n",
    "                cons = F.g_cons.v(word)\n",
    "\n",
    "                con_length = len(cons)\n",
    "                wo_list.append(word)\n",
    "                info_dict[word] = [cons, vbs, pfm, root, vbe, nme, prs]\n",
    "                len_dict = [con_length, an_length]\n",
    "\n",
    "    return wo_list, info_dict, len_dict             "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# convert data to strings\n",
    "def to_string(wo_list, info_dict, len_dict, max_con, max_an):\n",
    "    \n",
    "    ystr = list()\n",
    "    for wo in wo_list:\n",
    "        strp = info_dict[wo][1] + '+' + info_dict[wo][2] + '+' + info_dict[wo][3] + '+' + info_dict[wo][4] + '+' + info_dict[wo][5] + '+' + info_dict[wo][6]\n",
    "        strp2 = ''.join([' ' for _ in range(max_an - len(strp))]) + strp\n",
    "        ystr.append(strp2)\n",
    "    \n",
    "    Xstr = list()\n",
    "    for wo in wo_list:\n",
    "        strp = info_dict[wo][0]\n",
    "        conson = ''.join([' ' for _ in range(max_con - len(strp))]) + strp\n",
    "        Xstr.append(conson)\n",
    "    return Xstr, ystr"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# integer encode strings\n",
    "def integer_encode(X, y, alphabet):\n",
    "    char_to_int = dict((c, i) for i, c in enumerate(alphabet))\n",
    "    Xenc = list()\n",
    "    for pattern in X:\n",
    "        integer_encoded = [char_to_int[char] for char in pattern]\n",
    "        Xenc.append(integer_encoded)\n",
    "    yenc = list()\n",
    "    for pattern in y:\n",
    "        integer_encoded = [char_to_int[char] for char in pattern]\n",
    "        yenc.append(integer_encoded)\n",
    "    return Xenc, yenc"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# one hot encode\n",
    "def one_hot_encode(X, y, max_int):\n",
    "    Xenc = list()\n",
    "    for seq in X:\n",
    "        pattern = list()\n",
    "        for index in seq:\n",
    "            vector = [0 for _ in range(max_int)]\n",
    "            vector[index] = 1\n",
    "            pattern.append(vector)\n",
    "        Xenc.append(pattern)\n",
    "    yenc = list()\n",
    "    for seq in y:\n",
    "        pattern = list()\n",
    "        for index in seq:\n",
    "            vector = [0 for _ in range(max_int)]\n",
    "            vector[index] = 1\n",
    "            pattern.append(vector)\n",
    "        yenc.append(pattern)\n",
    "    return Xenc, yenc"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# generate an encoded dataset\n",
    "def generate_data(wo_list, info_dict, len_dict, max_con, max_an, alphabet):\n",
    "    \n",
    "    X, y = to_string(wo_list, info_dict, len_dict, max_con, max_an)\n",
    "    \n",
    "    X, y = integer_encode(X, y, alphabet)\n",
    "    \n",
    "    X, y = one_hot_encode(X, y, len(alphabet))\n",
    "    \n",
    "    X, y = array(X), array(y)\n",
    "    \n",
    "    return X, y"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# invert encoding\n",
    "def invert(seq, alphabet):\n",
    "    int_to_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(alphabet))\n",
    "    strings = list()\n",
    "    for pattern in seq:\n",
    "        string = int_to_char[argmax(pattern)]\n",
    "        strings.append(string)\n",
    "    return ''.join(strings)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "max_an =  15\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "lstm_1 (LSTM)                (None, 315)               433440    \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "repeat_vector_1 (RepeatVecto (None, 20, 315)           0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "lstm_2 (LSTM)                (None, 20, 265)           615860    \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "time_distributed_1 (TimeDist (None, 20, 28)            7448      \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 1,056,748\n",
      "Trainable params: 1,056,748\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "None\n",
      "(385093, 9, 28) (385093, 20, 28)\n",
      "(385093, 9, 28)\n",
      "(385093, 20, 28)\n",
      "Epoch 1/1\n",
      " 90624/385093 [======>.......................] - ETA: 1918s - loss: 0.6113 - acc: 0.7917 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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "wo_list, info_dict, len_dict, max_con, max_an, alphabet = prepare_data_train(400000)\n",
    "\n",
    "n_chars = len(alphabet)\n",
    "\n",
    "n_in_seq_length = max_con\n",
    "\n",
    "n_out_seq_length = max_an + 5\n",
    "\n",
    "# define LSTM\n",
    "model = Sequential()\n",
    "model.add(LSTM(315, input_shape=(n_in_seq_length, n_chars)))\n",
    "model.add(RepeatVector(n_out_seq_length))\n",
    "model.add(LSTM(265, return_sequences=True))\n",
    "model.add(TimeDistributed(Dense(n_chars, activation='softmax')))\n",
    "model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])\n",
    "print(model.summary())\n",
    "\n",
    "X, y = generate_data(wo_list, info_dict, len_dict, max_con, max_an + 5, alphabet)\n",
    "print(X.shape)\n",
    "print(y.shape)\n",
    "model.fit(X, y, epochs=1, batch_size=32)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(2000, 9, 28) (2000, 20, 28)\n",
      "Loss: 0.157896, Accuracy: 94.247500\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# evaluate LSTM\n",
    "wo_list, info_dict, len_dict = prepare_data_test(2000)\n",
    "X, y = generate_data(wo_list, info_dict, len_dict, max_con, max_an + 5, alphabet)\n",
    "loss, acc = model.evaluate(X, y, verbose=0)\n",
    "print('Loss: %f, Accuracy: %f' % (loss, acc*100))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 54,
   "metadata": {
    "collapsed": false
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      JHJ =        n+J+HJH+n+n+n (expect       n+J+HJH+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      DBR =        n+n+BBR+n+n+n (expect       n+n+DBR+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       >L =         n+n+>L+n+n+n (expect        n+n+>L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       BN =         n+n+BN+n+n+n (expect        n+n+BN+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        L =          n+n+L+n+n+n (expect         n+n+L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      >MR =        n+n+>MR+n+n+n (expect       n+n+>MR+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      QWM =        n+n+QWM+n+n+n (expect       n+n+QWM+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       LK =          n+n+L+n+n+K (expect       n+n+HLK+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       >L =         n+n+>L+n+n+n (expect        n+n+>L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        H =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      <JR =        n+n+<JR+n+n+n (expect       n+n+<JR+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        H =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "    GDWLH =       n+++GDWL+n+n+n (expect      n+n+GDWL+n+H+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      QR> =        n+n+RR>+n+n+n (expect       n+n+QR>+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     <LJH =        n+n+<<L+n+n+H (expect        n+n+<L+n+n+H)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       KJ =         n+n+KJ+n+n+n (expect        n+n+KJ+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     <LTH =        n+n+<LH+n+n+H (expect       n+n+<LH+H+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     R<TM =        n+n+<RT+n+n+M (expect       n+n+R<H+n+T+M)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        L =          n+n+L+n+n+n (expect         n+n+L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      PNJ =        n+n+PNH+n+J+n (expect       n+n+PNH+n+J+J)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      JQM =        n+J+QQM+n+n+n (expect       n+J+QWM+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        L =          n+n+L+n+n+n (expect         n+n+L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      BRX =        n+n+BRR+n+n+n (expect       n+n+BRX+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        M =         n+n+MN+n+n+n (expect        n+n+MN+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        L =          n+n+L+n+n+n (expect         n+n+L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      PNJ =        n+n+PNH+n+J+n (expect       n+n+PNH+n+J+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      JRD =        n+n+JDD+n+n+n (expect       n+J+JRD+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     JMY> =        n+J+JW>+n+n+n (expect       n+J+MY>+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     >NJH =        n+n+>JN+n+n+n (expect      n+n+>NJH+n+H+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      B>H =        n+n+BBH+n+n+n (expect       n+n+BW>+n+H+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      JTN =        n+J+NTN+n+n+n (expect       n+J+NTN+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     FKRH =        n+++<RR+n+n+n (expect       n+n+FKR+n+n+H)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      JRD =        n+n+JDD+n+n+n (expect       n+J+JRD+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       BH =          n+n+B+n+n+H (expect         n+n+B+n+n+H)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        L =          n+n+L+n+n+n (expect         n+n+L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      BW> =        n+n+BW>+n+n+n (expect       n+n+BW>+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     <MHM =        n+n+<M+n+n+HH (expect       n+n+<M+n+n+HM)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        M =         n+n+MN+n+n+n (expect        n+n+MN+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        L =          n+n+L+n+n+n (expect         n+n+L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      PNJ =        n+n+PNH+n+J+n (expect       n+n+PNH+n+J+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     HVJL =        H+J+KJL+n+n+n (expect       H+n+VWL+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      RWX =        n+n+XWX+n+n+n (expect       n+n+RWX+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "    GDWLH =       n+++GDWL+n+n+n (expect      n+n+GDWL+n+H+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       >L =         n+n+>L+n+n+n (expect        n+n+>L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        H =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       JM =         n+n+JM+n+n+n (expect        n+n+JM+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      JHJ =        n+J+HJH+n+n+n (expect       n+J+HJH+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      S<R =        n+n+QQR+n+n+n (expect       n+n+S<R+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     GDWL =       n+n++DWL+n+n+n (expect      n+n+GDWL+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        B =          n+n+B+n+n+n (expect         n+n+B+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "          =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       JM =         n+n+JM+n+n+n (expect        n+n+JM+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        H =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     >NJH =        n+n+>JN+n+n+n (expect      n+n+>NJH+n+H+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     XCBH =        n+n+XXB+n+H+n (expect       n+n+XCB+H+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        L =          n+n+L+n+n+n (expect         n+n+L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     HCBR =        n+n+CRR+n+n+n (expect       N+H+CBR+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "    JJR>W =        n+J+JW>+W+n+n (expect       n+J+JR>+W+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        H =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "    MLXJM =       n+++XXM+n+JM+n (expect      n+n+MLX+n+JM+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "    JZ<QW =        n+J+<QQ+W+n+n (expect       n+J+Z<Q+W+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      >JC =        n+n+>JC+n+n+n (expect       n+n+>JC+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       >L =         n+n+>L+n+n+n (expect        n+n+>L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "    >LHJW =       n++>LLJJ+n+J+W (expect     n+n+>LHJM+n+J+W)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     JVLW =        n+J+JLL+W+n+n (expect       H+J+VWL+W+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       >T =         n+n+>T+n+n+n (expect        n+n+>T+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        H =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     KLJM =        ++nLLL+n+JM+n (expect      n+n+KLJ+n+JM+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      >CR =        n+n+>CR+n+n+n (expect       n+n+>CR+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        B =          n+n+B+n+n+n (expect         n+n+B+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "          =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     >NJH =        n+n+>JN+n+n+n (expect      n+n+>NJH+n+H+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       >L =         n+n+>L+n+n+n (expect        n+n+>L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        H =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       JM =         n+n+JM+n+n+n (expect        n+n+JM+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        L =          n+n+L+n+n+n (expect         n+n+L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      HQL =        n+n+KLL+n+n+n (expect       H+n+QLL+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        M =         n+n+MN+n+n+n (expect        n+n+MN+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "    <LJHM =        n+n<<L+n+n+HM (expect       n+n+<L+n+n+HM)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "      JRD =        n+n+JDD+n+n+n (expect       n+n+JRD+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "       >L =         n+n+>L+n+n+n (expect        n+n+>L+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "    JRKTJ =       n+J++KK+TJ+n+n (expect     n+n+JRKH+n+TJ+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        H =          n+n+H+n+n+n (expect         n+n+H+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "    SPJNH =       n+n++WNH+n+n+H (expect     n+n+SPJNH+n+H+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "        W =          n+n+W+n+n+n (expect         n+n+W+n+n+n)\n",
      "(2000, 9, 28) (2000, 19, 28)\n",
      "     JCKB =        H+J+JKB+n+n+n (expect       n+J+CKB+n+n+n)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for _ in range(100):\n",
    "    # generate an input-output pair\n",
    "    X, y = generate_data(wo_list, info_dict, len_dict, max_con, max_an + 4, alphabet)\n",
    "    # make prediction\n",
    "    yhat = model.predict(X, verbose=0)\n",
    "    # decode input, expected and predicted\n",
    "    in_seq = invert(X[_], alphabet)\n",
    "    out_seq = invert(y[_], alphabet)\n",
    "    predicted = invert(yhat[_], alphabet)\n",
    "    print('%s = %s (expect %s)' % (in_seq, predicted, out_seq))"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.1"
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