{
  "cells": [
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "O11R5aCE06wX"
      },
      "source": [
        "#### Sequence classification\n",
        "\n",
        "Is a predictive modeling problem where you have some sequence of inputs over space or time and the task is to predict a category for the sequence.\n",
        "\n",
        "What makes this problem difficult is that the sequences can vary in length, be comprised of a very large vocabulary of input symbols and may require the model to learn the long-term context or dependencies between symbols in the input sequence."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "wE2kaTDT06wc"
      },
      "source": [
        "##### Problem Description\n",
        "\n",
        "IMDB movie review sentiment classification problem.\n",
        "\n",
        "    The Large Movie Review Dataset (often referred to as the IMDB dataset) contains 25,000 highly-polar movie reviews (good or bad) for training and the same amount again for testing. \n",
        "    The problem is to determine whether a given movie review has a positive (1) or negative sentiment (0).\n",
        "\n",
        "Keras comes with in-built IMDB dataset. The __imdb.load_data()__ function allows you to load the dataset in a format that is ready for use in neural network and deep learning models."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 1,
      "metadata": {
        "id": "MI0t72zb06wc"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "import warnings\n",
        "warnings.filterwarnings(\"ignore\")"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "hnC2tZ_o06wd"
      },
      "source": [
        "#### Importing the classes and functions required "
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 2,
      "metadata": {
        "id": "M50N5m7m06we"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "import numpy as np\n",
        "import tensorflow as tf\n",
        "\n",
        "from tensorflow.keras.datasets import imdb \n",
        "from tensorflow.keras.preprocessing import sequence\n",
        "\n",
        "from tensorflow.keras.models import Model\n",
        "from tensorflow import keras\n",
        "\n",
        "from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Dense, Flatten \n",
        "from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dropout, SimpleRNN, Bidirectional\n",
        "\n",
        "from sklearn import metrics"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "D643wMQG06we"
      },
      "source": [
        "Fix random seed for reproducibility"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 3,
      "metadata": {
        "id": "5UCr2HA906wf"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "np.random.seed(123)\n",
        "tf.random.set_seed(123)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "Typ8egXE06wf"
      },
      "source": [
        "##### Load the IMDB dataset "
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 25,
      "metadata": {
        "id": "KjX240AI06wg"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "(X_train, y_train), (X_test, y_test) = imdb.load_data()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "iR870FJn06wh"
      },
      "source": [
        "#### Let's inspect the first one sentence of train and its class"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 26,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "appLykwX06wh",
        "outputId": "d46132b2-c309-49f1-ff83-0f77fe87e762"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "(25000,)\n",
            "(25000,)\n",
            "(25000,)\n",
            "(25000,)\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(X_train.shape)\n",
        "print(y_train.shape)\n",
        "print(X_test.shape)\n",
        "print(y_test.shape)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "PLpLJIqX06wi"
      },
      "source": [
        "##### Converting target from single value to list of 2 values (as it is binary)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 27,
      "metadata": {
        "id": "cMPp3yWw06wi"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "y_train_actual = y_train\n",
        "y_test_actual = y_test"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 28,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "1s4PSMc8XPp7",
        "outputId": "fd737a8d-d106-4125-a8f3-c83e77c1ad4a"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "array([1, 0, 0, ..., 0, 1, 0])"
            ]
          },
          "execution_count": 28,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "y_train"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 29,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "jDUc5rHOXVf1",
        "outputId": "4a531f6f-fe75-450c-fac5-1d90ee365e74"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "25000\n",
            "[[0. 0.]\n",
            " [0. 0.]\n",
            " [0. 0.]\n",
            " ...\n",
            " [0. 0.]\n",
            " [0. 0.]\n",
            " [0. 0.]]\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "arr = y_train\n",
        "print(arr.size)\n",
        "y_train = np.zeros((arr.size, arr.max()+1))\n",
        "print(y_train)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 30,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "ief4BgVJX2Kb",
        "outputId": "92d88a24-c64c-4648-8b09-fd9f393b55bd"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "array([1, 0, 0, ..., 0, 1, 0])"
            ]
          },
          "execution_count": 30,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "arr"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 31,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "h0LwsLxlXfaE",
        "outputId": "126bf109-74ed-453b-8765-db48a08d3f5a"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "2"
            ]
          },
          "execution_count": 31,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "arr.max()+1"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 32,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "TFy7LvVTXiDU",
        "outputId": "2c5ced5f-90e7-49c3-f072-f5e45a17d5d4"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "array([[0., 0.],\n",
              "       [0., 0.],\n",
              "       [0., 0.],\n",
              "       ...,\n",
              "       [0., 0.],\n",
              "       [0., 0.],\n",
              "       [0., 0.]])"
            ]
          },
          "execution_count": 32,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "y_train"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 33,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "zZQrHJUUXtgi",
        "outputId": "7d2578fe-0c5f-4b71-af45-97ff0d72765e"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "(25000, 2)"
            ]
          },
          "execution_count": 33,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "y_train.shape"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 22,
      "metadata": {
        "id": "xFYOS_Z1Xycw"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "# y_train[np.arange(arr.size), arr] = 1 "
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "Mw3a5wpsYASU",
        "outputId": "02351109-13b4-4086-cba0-8b96d9df215b"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "array([    0,     1,     2, ..., 24997, 24998, 24999])"
            ]
          },
          "execution_count": 15,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "np.arange(arr.size)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 34,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "sLxER8bd06wj",
        "outputId": "9d8ae774-130c-4bf0-bf31-10df324f0dd2"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "array([[0., 1.],\n",
              "       [1., 0.],\n",
              "       [1., 0.],\n",
              "       ...,\n",
              "       [1., 0.],\n",
              "       [0., 1.],\n",
              "       [1., 0.]])"
            ]
          },
          "execution_count": 34,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "# arr = y_train  # take sentiment column in df as array\n",
        "# y_train = np.zeros((arr.size, arr.max()+1))  # initialize empty (all zero) label array\n",
        "y_train[np.arange(arr.size), arr] = 1  # add ones in indices where we have a value\n",
        "y_train"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 35,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "XJmUfXFvZZjJ",
        "outputId": "1d736f76-3a04-43fb-ff4e-86673912873b"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "array([0, 1, 1, ..., 0, 0, 0])"
            ]
          },
          "execution_count": 35,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "y_test"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 36,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "qhAs-CyL06wj",
        "outputId": "9d9f09eb-de19-4627-e790-9bff373ebaec"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "array([[1., 0.],\n",
              "       [0., 1.],\n",
              "       [0., 1.],\n",
              "       ...,\n",
              "       [1., 0.],\n",
              "       [1., 0.],\n",
              "       [1., 0.]])"
            ]
          },
          "execution_count": 36,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "arr = y_test  # take sentiment column in df as array\n",
        "y_test = np.zeros((arr.size, arr.max()+1))  # initialize empty (all zero) label array\n",
        "y_test[np.arange(arr.size), arr] = 1  # add ones in indices where we have a value\n",
        "y_test"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 37,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "Yt8xkjTL06wj",
        "outputId": "4f2d6f0d-cca7-4574-9083-6c833e0d00ae"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "[1, 14, 22, 16, 43, 530, 973, 1622, 1385, 65, 458, 4468, 66, 3941, 4, 173, 36, 256, 5, 25, 100, 43, 838, 112, 50, 670, 22665, 9, 35, 480, 284, 5, 150, 4, 172, 112, 167, 21631, 336, 385, 39, 4, 172, 4536, 1111, 17, 546, 38, 13, 447, 4, 192, 50, 16, 6, 147, 2025, 19, 14, 22, 4, 1920, 4613, 469, 4, 22, 71, 87, 12, 16, 43, 530, 38, 76, 15, 13, 1247, 4, 22, 17, 515, 17, 12, 16, 626, 18, 19193, 5, 62, 386, 12, 8, 316, 8, 106, 5, 4, 2223, 5244, 16, 480, 66, 3785, 33, 4, 130, 12, 16, 38, 619, 5, 25, 124, 51, 36, 135, 48, 25, 1415, 33, 6, 22, 12, 215, 28, 77, 52, 5, 14, 407, 16, 82, 10311, 8, 4, 107, 117, 5952, 15, 256, 4, 31050, 7, 3766, 5, 723, 36, 71, 43, 530, 476, 26, 400, 317, 46, 7, 4, 12118, 1029, 13, 104, 88, 4, 381, 15, 297, 98, 32, 2071, 56, 26, 141, 6, 194, 7486, 18, 4, 226, 22, 21, 134, 476, 26, 480, 5, 144, 30, 5535, 18, 51, 36, 28, 224, 92, 25, 104, 4, 226, 65, 16, 38, 1334, 88, 12, 16, 283, 5, 16, 4472, 113, 103, 32, 15, 16, 5345, 19, 178, 32]\n",
            "\n",
            "\n",
            "label -  [0. 1.]\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(X_train[0])\n",
        "print(\"\\n\")\n",
        "print(\"label - \",y_train[0])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 38,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "3ne4jer206wk",
        "outputId": "a93cced3-e071-4e92-f18a-4228f4182671"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "<class 'numpy.ndarray'>\n",
            "<class 'numpy.ndarray'>\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(type(X_train))\n",
        "print(type(y_train))"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 39,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "AiKvTmd306wk",
        "outputId": "462f278b-25ec-433d-b530-2de4370bee55",
        "scrolled": true
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "1\n",
            "88325\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(np.min(np.min(X_train)))\n",
        "print(np.max(np.max(X_train)))"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "wbbGXFAw06wk"
      },
      "source": [
        "#### Import the word_index dictionary"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 40,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "yX_LG5tL06wl",
        "outputId": "c92d22d2-d4fb-481f-f21c-e2316dc90e92"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/imdb_word_index.json\n",
            "1641221/1641221 [==============================] - 0s 0us/step\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "word_index = dict([(key, value + 3) for (key, value) in imdb.get_word_index().items()])\n",
        "# The index has to be adjusted according to load_data function shown above. \n",
        "# Because the 'index_from' is set to 3 in load_data function, we need to add 3 to all the word indices. \n",
        "# Also, the indices upto 3 can be filled with appropriate tokens as shown below"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "raw",
      "metadata": {
        "id": "IChoPdRl06wl"
      },
      "source": [
        "word_index1 = dict([(key, value) for (key, value) in imdb.get_word_index().items()])\n",
        "word_index1.get('this')"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 41,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "KJhq__k-06wl",
        "outputId": "3712ef44-9ab3-43b9-ba17-79446c952624"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "dict_items([('fawn', 34701), ('tsukino', 52006), ('nunnery', 52007), ('sonja', 16816), ('vani', 63951), ('woods', 1408), ('spiders', 16115), ('hanging', 2345), ('woody', 2289), ('trawling', 52008), (\"hold's\", 52009), ('comically', 11307), ('localized', 40830), ('disobeying', 30568), (\"'royale\", 52010), (\"harpo's\", 40831), ('canet', 52011), ('aileen', 19313), ('acurately', 52012), (\"diplomat's\", 52013), ('rickman', 25242), ('arranged', 6746), ('rumbustious', 52014), ('familiarness', 52015), (\"spider'\", 52016), ('hahahah', 68804), (\"wood'\", 52017), ('transvestism', 40833), (\"hangin'\", 34702), ('bringing', 2338), ('seamier', 40834), ('wooded', 34703), ('bravora', 52018), ('grueling', 16817), ('wooden', 1636), ('wednesday', 16818), (\"'prix\", 52019), ('altagracia', 34704), ('circuitry', 52020), ('crotch', 11585), ('busybody', 57766), (\"tart'n'tangy\", 52021), ('burgade', 14129), ('thrace', 52023), (\"tom's\", 11038), ('snuggles', 52025), ('francesco', 29114), ('complainers', 52027), ('templarios', 52125), ('272', 40835), ('273', 52028), ('zaniacs', 52130), ('275', 34706), ('consenting', 27631), ('snuggled', 40836), ('inanimate', 15492), ('uality', 52030), ('bronte', 11926), ('errors', 4010), ('dialogs', 3230), (\"yomada's\", 52031), (\"madman's\", 34707), ('dialoge', 30585), ('usenet', 52033), ('videodrome', 40837), (\"kid'\", 26338), ('pawed', 52034), (\"'girlfriend'\", 30569), (\"'pleasure\", 52035), (\"'reloaded'\", 52036), (\"kazakos'\", 40839), ('rocque', 52037), ('mailings', 52038), ('brainwashed', 11927), ('mcanally', 16819), (\"tom''\", 52039), ('kurupt', 25243), ('affiliated', 21905), ('babaganoosh', 52040), (\"noe's\", 40840), ('quart', 40841), ('kids', 359), ('uplifting', 5034), ('controversy', 7093), ('kida', 21906), ('kidd', 23379), (\"error'\", 52041), ('neurologist', 52042), ('spotty', 18510), ('cobblers', 30570), ('projection', 9878), ('fastforwarding', 40842), ('sters', 52043), (\"eggar's\", 52044), ('etherything', 52045), ('gateshead', 40843), ('airball', 34708), ('unsinkable', 25244), ('stern', 7180), (\"cervi's\", 52046), ('dnd', 40844), ('dna', 11586), ('insecurity', 20598), (\"'reboot'\", 52047), ('trelkovsky', 11037), ('jaekel', 52048), ('sidebars', 52049), (\"sforza's\", 52050), ('distortions', 17633), ('mutinies', 52051), ('sermons', 30602), ('7ft', 40846), ('boobage', 52052), (\"o'bannon's\", 52053), ('populations', 23380), ('chulak', 52054), ('mesmerize', 27633), ('quinnell', 52055), ('yahoo', 10307), ('meteorologist', 52057), ('beswick', 42577), ('boorman', 15493), ('voicework', 40847), (\"ster'\", 52058), ('blustering', 22922), ('hj', 52059), ('intake', 27634), ('morally', 5621), ('jumbling', 40849), ('bowersock', 52060), (\"'porky's'\", 52061), ('gershon', 16821), ('ludicrosity', 40850), ('coprophilia', 52062), ('expressively', 40851), (\"india's\", 19500), (\"post's\", 34710), ('wana', 52063), ('wang', 5283), ('wand', 30571), ('wane', 25245), ('edgeways', 52321), ('titanium', 34711), ('pinta', 40852), ('want', 178), ('pinto', 30572), ('whoopdedoodles', 52065), ('tchaikovsky', 21908), ('travel', 2103), (\"'victory'\", 52066), ('copious', 11928), ('gouge', 22433), (\"chapters'\", 52067), ('barbra', 6702), ('uselessness', 30573), (\"wan'\", 52068), ('assimilated', 27635), ('petiot', 16116), ('most\\x85and', 52069), ('dinosaurs', 3930), ('wrong', 352), ('seda', 52070), ('stollen', 52071), ('sentencing', 34712), ('ouroboros', 40853), ('assimilates', 40854), ('colorfully', 40855), ('glenne', 27636), ('dongen', 52072), ('subplots', 4760), ('kiloton', 52073), ('chandon', 23381), (\"effect'\", 34713), ('snugly', 27637), ('kuei', 40856), ('welcomed', 9092), ('dishonor', 30071), ('concurrence', 52075), ('stoicism', 23382), (\"guys'\", 14896), (\"beroemd'\", 52077), ('butcher', 6703), (\"melfi's\", 40857), ('aargh', 30623), ('playhouse', 20599), ('wickedly', 11308), ('fit', 1180), ('labratory', 52078), ('lifeline', 40859), ('screaming', 1927), ('fix', 4287), ('cineliterate', 52079), ('fic', 52080), ('fia', 52081), ('fig', 34714), ('fmvs', 52082), ('fie', 52083), ('reentered', 52084), ('fin', 30574), ('doctresses', 52085), ('fil', 52086), ('zucker', 12606), ('ached', 31931), ('counsil', 52088), ('paterfamilias', 52089), ('songwriter', 13885), ('shivam', 34715), ('hurting', 9654), ('effects', 299), ('slauther', 52090), (\"'flame'\", 52091), ('sommerset', 52092), ('interwhined', 52093), ('whacking', 27638), ('bartok', 52094), ('barton', 8775), ('frewer', 21909), (\"fi'\", 52095), ('ingrid', 6192), ('stribor', 30575), ('approporiately', 52096), ('wobblyhand', 52097), ('tantalisingly', 52098), ('ankylosaurus', 52099), ('parasites', 17634), ('childen', 52100), (\"jenkins'\", 52101), ('metafiction', 52102), ('golem', 17635), ('indiscretion', 40860), (\"reeves'\", 23383), (\"inamorata's\", 57781), ('brittannica', 52104), ('adapt', 7916), (\"russo's\", 30576), ('guitarists', 48246), ('abbott', 10553), ('abbots', 40861), ('lanisha', 17649), ('magickal', 40863), ('mattter', 52105), (\"'willy\", 52106), ('pumpkins', 34716), ('stuntpeople', 52107), ('estimate', 30577), ('ugghhh', 40864), ('gameplay', 11309), (\"wern't\", 52108), (\"n'sync\", 40865), ('sickeningly', 16117), ('chiara', 40866), ('disturbed', 4011), ('portmanteau', 40867), ('ineffectively', 52109), (\"duchonvey's\", 82143), (\"nasty'\", 37519), ('purpose', 1285), ('lazers', 52112), ('lightened', 28105), ('kaliganj', 52113), ('popularism', 52114), (\"damme's\", 18511), ('stylistics', 30578), ('mindgaming', 52115), ('spoilerish', 46449), (\"'corny'\", 52117), ('boerner', 34718), ('olds', 6792), ('bakelite', 52118), ('renovated', 27639), ('forrester', 27640), (\"lumiere's\", 52119), ('gaskets', 52024), ('needed', 884), ('smight', 34719), ('master', 1297), (\"edie's\", 25905), ('seeber', 40868), ('hiya', 52120), ('fuzziness', 52121), ('genesis', 14897), ('rewards', 12607), ('enthrall', 30579), (\"'about\", 40869), (\"recollection's\", 52122), ('mutilated', 11039), ('fatherlands', 52123), (\"fischer's\", 52124), ('positively', 5399), ('270', 34705), ('ahmed', 34720), ('zatoichi', 9836), ('bannister', 13886), ('anniversaries', 52127), (\"helm's\", 30580), (\"'work'\", 52128), ('exclaimed', 34721), (\"'unfunny'\", 52129), ('274', 52029), ('feeling', 544), (\"wanda's\", 52131), ('dolan', 33266), ('278', 52133), ('peacoat', 52134), ('brawny', 40870), ('mishra', 40871), ('worlders', 40872), ('protags', 52135), ('skullcap', 52136), ('dastagir', 57596), ('affairs', 5622), ('wholesome', 7799), ('hymen', 52137), ('paramedics', 25246), ('unpersons', 52138), ('heavyarms', 52139), ('affaire', 52140), ('coulisses', 52141), ('hymer', 40873), ('kremlin', 52142), ('shipments', 30581), ('pixilated', 52143), (\"'00s\", 30582), ('diminishing', 18512), ('cinematic', 1357), ('resonates', 14898), ('simplify', 40874), (\"nature'\", 40875), ('temptresses', 40876), ('reverence', 16822), ('resonated', 19502), ('dailey', 34722), ('2\\x85', 52144), ('treize', 27641), ('majo', 52145), 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          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "zjjE95Hz06wo",
        "outputId": "5dcb02c5-38b1-4f14-a447-f0e3d5660fd5",
        "scrolled": true
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "[0. 1.]\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(y_train[0])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 57,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "8cq_NA4TabWw",
        "outputId": "8606bd99-3b48-483c-97eb-d8be752a0367"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "[1, 249, 1323, 7, 61, 113, 10, 10, 13, 1637, 14, 20, 56, 33, 2401, 18, 457, 88, 13, 2626, 1400, 45, 3171, 13, 70, 79, 49, 706, 919, 13, 16, 355, 340, 355, 1696, 96, 143, 4, 22, 32, 289, 7, 61, 369, 71, 2359, 5, 13, 16, 131, 2073, 249, 114, 249, 229, 249, 20, 13, 28, 126, 110, 13, 473, 8, 569, 61, 419, 56, 429, 6, 1513, 18, 35, 534, 95, 474, 570, 5, 25, 124, 138, 88, 12, 421, 1543, 52, 725, 6397, 61, 419, 11, 13, 1571, 15, 1543, 20, 11, 4, 22016, 5, 296, 12, 3524, 5, 15, 421, 128, 74, 233, 334, 207, 126, 224, 12, 562, 298, 2167, 1272, 7, 2601, 5, 516, 988, 43, 8, 79, 120, 15, 595, 13, 784, 25, 3171, 18, 165, 170, 143, 19, 14, 5, 7224, 6, 226, 251, 7, 61, 113]\n",
            "<START> worst mistake of my life br br i picked this movie up at target for 5 because i figured hey it's sandler i can get some cheap laughs i was wrong completely wrong mid way through the film all three of my friends were asleep and i was still suffering worst plot worst script worst movie i have ever seen i wanted to hit my head up against a wall for an hour then i'd stop and you know why because it felt damn good upon bashing my head in i stuck that damn movie in the microwave and watched it burn and that felt better than anything else i've ever done it took american psycho army of darkness and kill bill just to get over that crap i hate you sandler for actually going through with this and ruining a whole day of my life\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(X_train[4])\n",
        "print(seq2text(X_train[4]))"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 58,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "d05jyYfbamhT",
        "outputId": "aa909add-0d0c-4de0-d30f-baa66a81e35c"
      },
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        {
          "name": "stdout",
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          "text": [
            "[1. 0.]\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(y_train[4])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "R-8v3FZk06wo"
      },
      "source": [
        "#### Truncate or pad the input sequences so that they are all the same length for modeling. \n",
        "\n"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 59,
      "metadata": {
        "id": "SYEA1E2l06wp"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "# truncate and pad input sequences\n",
        "max_seq_length = 500\n",
        "\n",
        "X_train = sequence.pad_sequences(X_train, maxlen=max_seq_length, padding='post')\n",
        "X_test = sequence.pad_sequences(X_test, maxlen=max_seq_length, padding='post')"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "Ad9SE5N906wp"
      },
      "source": [
        "##### Inspect the same sentences after padding"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 60,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "fLs2JuK906wp",
        "outputId": "633ad764-a4e4-424a-b759-2611e57516a6"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "[[    1    14    22    16    43   530   973  1622  1385    65   458  4468\n",
            "     66  3941     4   173    36   256     5    25   100    43   838   112\n",
            "     50   670 22665     9    35   480   284     5   150     4   172   112\n",
            "    167 21631   336   385    39     4   172  4536  1111    17   546    38\n",
            "     13   447     4   192    50    16     6   147  2025    19    14    22\n",
            "      4  1920  4613   469     4    22    71    87    12    16    43   530\n",
            "     38    76    15    13  1247     4    22    17   515    17    12    16\n",
            "    626    18 19193     5    62   386    12     8   316     8   106     5\n",
            "      4  2223  5244    16   480    66  3785    33     4   130    12    16\n",
            "     38   619     5    25   124    51    36   135    48    25  1415    33\n",
            "      6    22    12   215    28    77    52     5    14   407    16    82\n",
            "  10311     8     4   107   117  5952    15   256     4 31050     7  3766\n",
            "      5   723    36    71    43   530   476    26   400   317    46     7\n",
            "      4 12118  1029    13   104    88     4   381    15   297    98    32\n",
            "   2071    56    26   141     6   194  7486    18     4   226    22    21\n",
            "    134   476    26   480     5   144    30  5535    18    51    36    28\n",
            "    224    92    25   104     4   226    65    16    38  1334    88    12\n",
            "     16   283     5    16  4472   113   103    32    15    16  5345    19\n",
            "    178    32     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0\n",
            "      0     0     0     0     0     0     0     0]] [[0. 1.]]\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(X_train[0:1], y_train[0:1])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 61,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "bsMbXGY3hOZE",
        "outputId": "c94691a8-a9aa-4f75-c83c-48418e4dcd93"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Mounted at /content/drive\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "#### mount google drive\n",
        "from google.colab import drive\n",
        "drive.mount('/content/drive')"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "k4GSLm7B06wp"
      },
      "source": [
        "#### Load the GloVe word embedding file into memory as a dictionary of word to embedding array.\n",
        "\n",
        "__Note__: Filter the embedding for the unique words in the training data.\n"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 62,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "7yACLZJU06wp",
        "outputId": "2b5392b1-2ff6-4acc-faba-572fa8f2db80"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Loaded 400000 word vectors.\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "word_embeddings = dict()\n",
        "\n",
        "f = open('/content/drive/MyDrive/NLP/Deep_Learning/PGP/WordEmbeddings/glove.6B.100d.txt', encoding=\"utf8\")\n",
        "\n",
        "for line in f:\n",
        "    values = line.split()\n",
        "    word = values[0]\n",
        "    embedding_vector = np.asarray(values[1:], dtype='float32')\n",
        "    word_embeddings[word] = embedding_vector\n",
        "f.close()\n",
        "\n",
        "print('Loaded %s word vectors.' % len(word_embeddings))"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": 63,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "t3WCpbul06wp",
        "outputId": "1fa8200c-f121-4755-eba7-0d5e3e67608f"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "{'the': array([-0.038194, -0.24487 ,  0.72812 , -0.39961 ,  0.083172,  0.043953,\n",
              "        -0.39141 ,  0.3344  , -0.57545 ,  0.087459,  0.28787 , -0.06731 ,\n",
              "         0.30906 , -0.26384 , -0.13231 , -0.20757 ,  0.33395 , -0.33848 ,\n",
              "        -0.31743 , -0.48336 ,  0.1464  , -0.37304 ,  0.34577 ,  0.052041,\n",
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              "        -0.53171 , -2.7474  , -0.042981, -0.74849 ,  1.7574  ,  0.59085 ,\n",
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              "         0.18712 , -0.018488, -0.26757 ,  0.727   , -0.59363 , -0.34839 ,\n",
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            ]
          },
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          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "word_embeddings_subset = dict(list(word_embeddings.items())[0:4])\n",
        "word_embeddings_subset"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "V6j13mBk06wp"
      },
      "source": [
        "Next, create a matrix of one embedding for each word in the training dataset. We can do that by enumerating all unique words in the Tokenizer.word_index and locating the embedding weight vector from the loaded GloVe embedding.\n",
        "\n",
        "The result is a matrix of weights only for words we will see during training."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
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      "metadata": {
        "id": "CXrcFF-c06wq"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "embedding_vector_length = 100\n",
        "\n",
        "# create a weight matrix for words in training docs\n",
        "embedding_matrix = np.zeros((vocab_size, embedding_vector_length))\n",
        "\n",
        "for word, i in word_index.items():\n",
        "    embedding_vector = word_embeddings.get(word)\n",
        "    if embedding_vector is not None:\n",
        "        embedding_matrix[i] = embedding_vector"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "4sfzMwU406wq"
      },
      "source": [
        "For understanding:"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "E0Op-SL306wq",
        "outputId": "1a04addb-6263-4c43-ba75-e962b90875dd"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "the\n",
            "[-0.038194 -0.24487   0.72812  -0.39961   0.083172  0.043953 -0.39141\n",
            "  0.3344   -0.57545   0.087459  0.28787  -0.06731   0.30906  -0.26384\n",
            " -0.13231  -0.20757   0.33395  -0.33848  -0.31743  -0.48336   0.1464\n",
            " -0.37304   0.34577   0.052041  0.44946  -0.46971   0.02628  -0.54155\n",
            " -0.15518  -0.14107  -0.039722  0.28277   0.14393   0.23464  -0.31021\n",
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            "  0.8278    0.27062 ]\n",
            "[-0.038194   -0.24487001  0.72812003 -0.39961001  0.083172    0.043953\n",
            " -0.39140999  0.3344     -0.57545     0.087459    0.28786999 -0.06731\n",
            "  0.30906001 -0.26383999 -0.13231    -0.20757     0.33395001 -0.33848\n",
            " -0.31742999 -0.48335999  0.1464     -0.37303999  0.34577     0.052041\n",
            "  0.44946    -0.46970999  0.02628    -0.54154998 -0.15518001 -0.14106999\n",
            " -0.039722    0.28277001  0.14393     0.23464    -0.31020999  0.086173\n",
            "  0.20397     0.52623999  0.17163999 -0.082378   -0.71787    -0.41531\n",
            "  0.20334999 -0.12763     0.41367     0.55186999  0.57907999 -0.33476999\n",
            " -0.36559001 -0.54856998 -0.062892    0.26583999  0.30204999  0.99774998\n",
            " -0.80480999 -3.0243001   0.01254    -0.36941999  2.21670008  0.72201002\n",
            " -0.24978     0.92136002  0.034514    0.46744999  1.10790002 -0.19358\n",
            " -0.074575    0.23353    -0.052062   -0.22044     0.057162   -0.15806\n",
            " -0.30798    -0.41624999  0.37972     0.15006    -0.53211999 -0.20550001\n",
            " -1.25259995  0.071624    0.70564997  0.49744001 -0.42063001  0.26148\n",
            " -1.53799999 -0.30223    -0.073438   -0.28312001  0.37103999 -0.25217\n",
            "  0.016215   -0.017099   -0.38984001  0.87423998 -0.72569001 -0.51058\n",
            " -0.52028    -0.1459      0.82779998  0.27061999]\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(index_word[4])\n",
        "print(word_embeddings.get('the'))\n",
        "print(embedding_matrix[4])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "t6R3g-kmjVev",
        "outputId": "0c044e5e-7df8-4051-caad-a090b870f312"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "and\n",
            "[-0.071953  0.23127   0.023731 -0.50638   0.33923   0.1959   -0.32943\n",
            "  0.18364  -0.18057   0.28963   0.20448  -0.5496    0.27399   0.58327\n",
            "  0.20468  -0.49228   0.19974  -0.070237 -0.88049   0.29485   0.14071\n",
            " -0.1009    0.99449   0.36973   0.44554   0.28998  -0.1376   -0.56365\n",
            " -0.029365 -0.4122   -0.25269   0.63181  -0.44767   0.24363  -0.10813\n",
            "  0.25164   0.46967   0.3755   -0.23613  -0.14129  -0.44537  -0.65737\n",
            " -0.042421 -0.28636  -0.28811   0.063766  0.20281  -0.53542   0.41307\n",
            " -0.59722  -0.38614   0.19389  -0.17809   1.6618   -0.011819 -2.3737\n",
            "  0.058427 -0.2698    1.2823    0.81925  -0.22322   0.72932  -0.053211\n",
            "  0.43507   0.85011  -0.42935   0.92664   0.39051   1.0585   -0.24561\n",
            " -0.18265  -0.5328    0.059518 -0.66019   0.18991   0.28836  -0.2434\n",
            "  0.52784  -0.65762  -0.14081   1.0491    0.5134   -0.23816   0.69895\n",
            " -1.4813   -0.2487   -0.17936  -0.059137 -0.08056  -0.48782   0.014487\n",
            " -0.6259   -0.32367   0.41862  -1.0807    0.46742  -0.49931  -0.71895\n",
            "  0.86894   0.19539 ]\n",
            "[-0.071953    0.23127     0.023731   -0.50638002  0.33923     0.19589999\n",
            " -0.32943001  0.18364    -0.18057001  0.28963     0.20448001 -0.54960001\n",
            "  0.27399001  0.58327001  0.20468    -0.49228001  0.19973999 -0.070237\n",
            " -0.88049001  0.29484999  0.14071    -0.1009      0.99449003  0.36973\n",
            "  0.44554001  0.28997999 -0.1376     -0.56365001 -0.029365   -0.4122\n",
            " -0.25268999  0.63181001 -0.44767001  0.24363001 -0.10813     0.25163999\n",
            "  0.46967     0.37549999 -0.23613    -0.14128999 -0.44536999 -0.65736997\n",
            " -0.042421   -0.28636    -0.28810999  0.063766    0.20281    -0.53542\n",
            "  0.41306999 -0.59722    -0.38613999  0.19389001 -0.17809001  1.66180003\n",
            " -0.011819   -2.3736999   0.058427   -0.26980001  1.2823      0.81924999\n",
            " -0.22322001  0.72931999 -0.053211    0.43507001  0.85010999 -0.42934999\n",
            "  0.92663997  0.39050999  1.05850005 -0.24561    -0.18265    -0.53280002\n",
            "  0.059518   -0.66018999  0.18990999  0.28836    -0.24339999  0.52784002\n",
            " -0.65762001 -0.14081     1.04910004  0.51340002 -0.23816     0.69894999\n",
            " -1.4813     -0.24869999 -0.17936    -0.059137   -0.08056    -0.48782\n",
            "  0.014487   -0.62589997 -0.32367     0.41861999 -1.08070004  0.46742001\n",
            " -0.49930999 -0.71894997  0.86894     0.19539   ]\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(index_word[5])\n",
        "print(word_embeddings.get('and'))\n",
        "print(embedding_matrix[5])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "RO_PvyeT06wq"
      },
      "source": [
        "## Models"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "pu8iz1uj06wq"
      },
      "source": [
        "We chose the 100-dimensional vector, therefore the Embedding layer must be defined with output_dim set to 100."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "E6580m_M06wq"
      },
      "source": [
        "### MLP Model"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "1ad89hnY06wq",
        "outputId": "5f1cdbbd-c127-4f60-af20-667a45edc93d"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "(25000, 500)"
            ]
          },
          "execution_count": 51,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "X_train.shape"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "FbAygQmt06wq",
        "outputId": "080d7f62-025a-4324-e717-659eaecfa66e"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "(88588, 100)"
            ]
          },
          "execution_count": 52,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "embedding_matrix.shape"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "FKWe5N2n06wr"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "input = Input(shape=(max_seq_length,), dtype='int32')\n",
        "hl1_embedded = Embedding(input_dim=vocab_size, \n",
        "                         output_dim=embedding_vector_length,\n",
        "                         weights=[embedding_matrix],\n",
        "                         trainable=True) (input)\n",
        "h12_flatten = Flatten()(hl1_embedded)\n",
        "h13_dense = Dense(100, activation='relu')(h12_flatten)\n",
        "h14_dropout = Dropout(0.2)(h13_dense)\n",
        "h15_dense = Dense(10, activation='relu')(h14_dropout)\n",
        "h16_dropout = Dropout(0.2)(h15_dense)\n",
        "output = Dense(2, activation='softmax')(h16_dropout)\n",
        "\n",
        "model = Model(input, output)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "v1HhUxfK06wr",
        "outputId": "3233a52e-e66e-4213-d2b8-eb8520ae4163"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Model: \"model\"\n",
            "_________________________________________________________________\n",
            " Layer (type)                Output Shape              Param #   \n",
            "=================================================================\n",
            " input_1 (InputLayer)        [(None, 500)]             0         \n",
            "                                                                 \n",
            " embedding (Embedding)       (None, 500, 100)          8858800   \n",
            "                                                                 \n",
            " flatten (Flatten)           (None, 50000)             0         \n",
            "                                                                 \n",
            " dense (Dense)               (None, 100)               5000100   \n",
            "                                                                 \n",
            " dropout (Dropout)           (None, 100)               0         \n",
            "                                                                 \n",
            " dense_1 (Dense)             (None, 10)                1010      \n",
            "                                                                 \n",
            " dropout_1 (Dropout)         (None, 10)                0         \n",
            "                                                                 \n",
            " dense_2 (Dense)             (None, 2)                 22        \n",
            "                                                                 \n",
            "=================================================================\n",
            "Total params: 13,859,932\n",
            "Trainable params: 13,859,932\n",
            "Non-trainable params: 0\n",
            "_________________________________________________________________\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "model.summary()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "X5YOy1IIoij-"
      },
      "source": [
        "__Weight Calculations__\n",
        "\n",
        "* num_params = connections between layers + biases in every layer\n",
        "* For example: num_params = (i×h + h×o) + (h+o) if there is one input, one hidden and one output layer\n",
        "\n",
        "The weight calculation for the above MLP model would happen as below:\n",
        "\n",
        "* 8858800 + ((50000 * 100) + (100 * 10) + (10*2)) + (100+10+2)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "RwzBxqPL06wr"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "# model.get_layer('embedding').output"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "Dr3P_cuG06wr"
      },
      "source": [
        "Because it is a binary classification problem, log loss is used as the loss function (binary_crossentropy in Keras). \n",
        "\n",
        "The efficient ADAM optimization algorithm is used. "
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "mwDypgxL06wr"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "model.compile(optimizer='adam',\n",
        "              loss='binary_crossentropy',\n",
        "              metrics=['accuracy'])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "geyM05Vp06wr",
        "outputId": "a84729e7-40b5-4312-977b-fe5141799ed2"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Epoch 1/5\n",
            "196/196 [==============================] - 53s 266ms/step - loss: 0.6996 - accuracy: 0.4979 - val_loss: 0.6931 - val_accuracy: 0.5000\n",
            "Epoch 2/5\n",
            "196/196 [==============================] - 52s 267ms/step - loss: 0.6934 - accuracy: 0.4932 - val_loss: 0.6931 - val_accuracy: 0.5000\n",
            "Epoch 3/5\n",
            "196/196 [==============================] - 52s 268ms/step - loss: 0.6934 - accuracy: 0.4965 - val_loss: 0.6931 - val_accuracy: 0.5000\n",
            "Epoch 4/5\n",
            "196/196 [==============================] - 49s 253ms/step - loss: 0.6932 - accuracy: 0.4948 - val_loss: 0.6931 - val_accuracy: 0.5000\n",
            "Epoch 5/5\n",
            "196/196 [==============================] - 51s 260ms/step - loss: 0.6932 - accuracy: 0.4969 - val_loss: 0.6931 - val_accuracy: 0.5000\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "model_mlp = model.fit(X_train, y_train, epochs=5,\n",
        "          validation_data=(X_test, y_test),\n",
        "          batch_size=128)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "ggabPMvK06wr"
      },
      "source": [
        "__Problems with MLP for sequence data__:\n",
        "    - Inputs, Outputs can be different lengths in different examples\n",
        "    - Does not share features learned across different positions of text"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "8zd_qdvb06wr"
      },
      "source": [
        "### Simple RNN \n",
        "    * RNNS are good at processing Sequential data"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 260
        },
        "id": "LD3ZmRK706ws",
        "outputId": "c0dc24bc-666b-43b7-8048-40a26dcd4a4b"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
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            ]
          },
          "execution_count": 58,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "from IPython.display import Image\n",
        "Image(filename='/content/drive/MyDrive/NLP/Deep_Learning/PGP/LSTM_BiLSTM/img/RNN.png')"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "7F1cFvfd06ws"
      },
      "source": [
        "- 1) A single time step of the input is supplied to the network i.e. xt is supplied to the network\n",
        "- 2) We then calculate its current state using a combination of the current input and the previous state i.e. we calculate ht\n",
        "- 3) The current ht becomes ht-1 for the next time step\n",
        "- 4) We can go as many time steps as the problem demands and combine the information from all the previous states\n",
        "- 5) Once all the time steps are completed, the final current state is used to calculate the output yt\n",
        "- 6) The output is then compared to the actual output and the error is generated\n",
        "- 7) The error is then backpropagated to the network to update the weights and the network is trained"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "Jr8ObqbC06ws",
        "outputId": "0a268f56-3f12-4c37-bf58-f734c691ab93"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Model: \"model_1\"\n",
            "_________________________________________________________________\n",
            " Layer (type)                Output Shape              Param #   \n",
            "=================================================================\n",
            " input_2 (InputLayer)        [(None, 500)]             0         \n",
            "                                                                 \n",
            " embedding_1 (Embedding)     (None, 500, 100)          8858800   \n",
            "                                                                 \n",
            " simple_rnn (SimpleRNN)      (None, 100)               20100     \n",
            "                                                                 \n",
            " dropout_2 (Dropout)         (None, 100)               0         \n",
            "                                                                 \n",
            " dense_3 (Dense)             (None, 2)                 202       \n",
            "                                                                 \n",
            "=================================================================\n",
            "Total params: 8,879,102\n",
            "Trainable params: 8,879,102\n",
            "Non-trainable params: 0\n",
            "_________________________________________________________________\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "input = Input(shape=(max_seq_length,), dtype='int32')\n",
        "hl1_embedded = Embedding(input_dim=vocab_size, \n",
        "                         output_dim=embedding_vector_length,\n",
        "                         weights=[embedding_matrix],\n",
        "                         trainable=True)(input)\n",
        "h12_lstm = SimpleRNN(100)(hl1_embedded)\n",
        "h13_dropout = Dropout(0.2)(h12_lstm)\n",
        "output = Dense(2, activation='softmax')(h13_dropout)\n",
        "\n",
        "model = Model(input, output)\n",
        "model.summary()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "He9xssCC06ws"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "YDDFrbop06ws"
      },
      "source": [
        "The model is fit for only 5 epochs because it quickly overfits the problem. "
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "bR-7_xSW06ws",
        "outputId": "5e331d79-a1bc-4955-bb8d-c588c481533d"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Epoch 1/5\n",
            "196/196 [==============================] - 115s 584ms/step - loss: 0.7064 - accuracy: 0.5012 - val_loss: 0.6965 - val_accuracy: 0.5082\n",
            "Epoch 2/5\n",
            "196/196 [==============================] - 115s 586ms/step - loss: 0.7120 - accuracy: 0.5095 - val_loss: 0.6932 - val_accuracy: 0.5073\n",
            "Epoch 3/5\n",
            "196/196 [==============================] - 112s 574ms/step - loss: 0.7070 - accuracy: 0.5082 - val_loss: 0.6921 - val_accuracy: 0.5085\n",
            "Epoch 4/5\n",
            "196/196 [==============================] - 115s 585ms/step - loss: 0.6984 - accuracy: 0.5167 - val_loss: 0.6935 - val_accuracy: 0.5039\n",
            "Epoch 5/5\n",
            "196/196 [==============================] - 114s 583ms/step - loss: 0.6934 - accuracy: 0.5124 - val_loss: 0.6923 - val_accuracy: 0.5039\n"
          ]
        },
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "<keras.callbacks.History at 0x7f036e8c4b10>"
            ]
          },
          "execution_count": 62,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "model.fit(X_train, y_train, epochs=5,\n",
        "          validation_data=(X_test, y_test),\n",
        "          batch_size=128)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "D3QAvhPv06ws"
      },
      "source": [
        "### LSTM\n",
        "    * LSTM does better than RNN in capturing long-term dependencies."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "q6xExRp906wt"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "input = Input(shape=(max_seq_length,), dtype='int32')\n",
        "hl1_embedded = Embedding(input_dim=vocab_size, \n",
        "                         output_dim=embedding_vector_length,\n",
        "                         weights=[embedding_matrix],\n",
        "                         trainable=True)(input)\n",
        "h12_lstm = LSTM(100)(hl1_embedded)\n",
        "h13_dropout = Dropout(0.2)(h12_lstm)\n",
        "output = Dense(2, activation='softmax')(h13_dropout)\n",
        "\n",
        "model = Model(input, output)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "8XAiwSKy06wt",
        "outputId": "adc1703e-e2ab-41d6-c59b-6f8950f0c7bb"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Model: \"model_2\"\n",
            "_________________________________________________________________\n",
            " Layer (type)                Output Shape              Param #   \n",
            "=================================================================\n",
            " input_3 (InputLayer)        [(None, 500)]             0         \n",
            "                                                                 \n",
            " embedding_2 (Embedding)     (None, 500, 100)          8858800   \n",
            "                                                                 \n",
            " lstm (LSTM)                 (None, 100)               80400     \n",
            "                                                                 \n",
            " dropout_3 (Dropout)         (None, 100)               0         \n",
            "                                                                 \n",
            " dense_4 (Dense)             (None, 2)                 202       \n",
            "                                                                 \n",
            "=================================================================\n",
            "Total params: 8,939,402\n",
            "Trainable params: 8,939,402\n",
            "Non-trainable params: 0\n",
            "_________________________________________________________________\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "model.summary()"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "im6W1OXT06wt"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "e4zdi8s306wt"
      },
      "source": [
        "The model is fit for only 5 epochs because it quickly overfits the problem. "
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "IiiPvV3S06wt",
        "outputId": "054eb00f-3abf-4d8a-f703-2adebbed1790"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Epoch 1/5\n",
            "196/196 [==============================] - 372s 2s/step - loss: 0.6915 - accuracy: 0.5075 - val_loss: 0.6885 - val_accuracy: 0.5152\n",
            "Epoch 2/5\n",
            "196/196 [==============================] - 374s 2s/step - loss: 0.6853 - accuracy: 0.5194 - val_loss: 0.6871 - val_accuracy: 0.5161\n",
            "Epoch 3/5\n",
            "196/196 [==============================] - 368s 2s/step - loss: 0.6723 - accuracy: 0.5291 - val_loss: 0.6803 - val_accuracy: 0.5252\n",
            "Epoch 4/5\n",
            "196/196 [==============================] - 369s 2s/step - loss: 0.6037 - accuracy: 0.6398 - val_loss: 0.5350 - val_accuracy: 0.7907\n",
            "Epoch 5/5\n",
            "196/196 [==============================] - 364s 2s/step - loss: 0.4850 - accuracy: 0.8092 - val_loss: 0.4894 - val_accuracy: 0.8084\n"
          ]
        },
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "<keras.callbacks.History at 0x7f036f9322d0>"
            ]
          },
          "execution_count": 66,
          "metadata": {},
          "output_type": "execute_result"
        }
      ],
      "source": [
        "model.fit(X_train, y_train, epochs=5,\n",
        "          validation_data=(X_test, y_test),\n",
        "          batch_size=128)"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "3X7c2lXh06wt"
      },
      "source": [
        "#### Make predictions on test data"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "l3wrpE4T06wu",
        "outputId": "41f10a44-95d7-4f0e-e0ee-927053815d26"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "[[0.9416028  0.05839716]\n",
            " [0.04340613 0.9565939 ]\n",
            " [0.00790963 0.99209034]\n",
            " [0.9416028  0.05839716]\n",
            " [0.04340614 0.9565939 ]]\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "Y_pred = model.predict(X_test)\n",
        "print(Y_pred[0:5])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "id": "pXhg_GUi06wu"
      },
      "outputs": [],
      "source": [
        "y_pred =[]\n",
        "for i in Y_pred:\n",
        "    y_pred.append(np.argmax(i))"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "iUk7mk7N06wu",
        "outputId": "5eafd6c2-d2da-46d1-b82c-d3e67d346b54"
      },
      "outputs": [
        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "[0, 1, 1, 0, 1]\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "print(y_pred[0:5])"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "execution_count": null,
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "PBwezCsF06wu",
        "outputId": "2cb131ab-b9ea-42df-ac45-275626fe3e07"
      },
      "outputs": [
        {
          "data": {
            "text/plain": [
              "array([[10129,  2371],\n",
              "       [ 2418, 10082]])"
            ]
          },
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          "data": {
            "text/plain": [
              "array([[10129,  2371],\n",
              "       [ 2418, 10082]])"
            ]
          },
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      "source": [
        "# print the confusion matrix\n",
        "metrics.confusion_matrix(y_test_actual, y_pred)"
      ]
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      "source": [
        "### Bidirectional LSTM\n",
        "    * 1) Bidirectional recurrent neural networks(RNN) are just putting two independent RNNs together. \n",
        "    * 2) The input sequence is fed in normal time order for one network, and in reverse time order for another. \n",
        "    * 3) The outputs of the two networks are usually concatenated at each time step.\n",
        "    * 4) This structure allows the networks to have both backward and forward information about the sequence at every  time step."
      ]
    },
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      },
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        {
          "name": "stdout",
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Model: \"model_3\"\n",
            "_________________________________________________________________\n",
            " Layer (type)                Output Shape              Param #   \n",
            "=================================================================\n",
            " input_4 (InputLayer)        [(None, 500)]             0         \n",
            "                                                                 \n",
            " embedding_3 (Embedding)     (None, 500, 100)          8858800   \n",
            "                                                                 \n",
            " bidirectional (Bidirectiona  (None, 200)              160800    \n",
            " l)                                                              \n",
            "                                                                 \n",
            " dense_5 (Dense)             (None, 2)                 402       \n",
            "                                                                 \n",
            "=================================================================\n",
            "Total params: 9,020,002\n",
            "Trainable params: 9,020,002\n",
            "Non-trainable params: 0\n",
            "_________________________________________________________________\n"
          ]
        }
      ],
      "source": [
        "inputs = Input(shape=(max_seq_length,), dtype='int32')\n",
        "\n",
        "# Embed each integer in a 100-dimensional vector\n",
        "hl1_embedded = Embedding(input_dim=vocab_size, \n",
        "                         output_dim=embedding_vector_length,\n",
        "                         weights=[embedding_matrix],\n",
        "                         trainable=True)(inputs)\n",
        "\n",
        "# Add a bidirectional LSTM\n",
        "x = Bidirectional(LSTM(100))(hl1_embedded)# Add a classifier\n",
        "outputs = Dense(2, activation=\"softmax\")(x)\n",
        "\n",
        "model = Model(inputs, outputs)\n",
        "model.summary()"
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        "model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])"
      ]
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      },
      "source": [
        "The model is fit for only 5 epochs because it quickly overfits the problem. "
      ]
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            "Epoch 1/5\n",
            "196/196 [==============================] - 693s 4s/step - loss: 0.6606 - accuracy: 0.6190 - val_loss: 0.5884 - val_accuracy: 0.7144\n",
            "Epoch 2/5\n",
            "196/196 [==============================] - 687s 4s/step - loss: 0.5785 - accuracy: 0.6950 - val_loss: 0.4297 - val_accuracy: 0.8155\n",
            "Epoch 3/5\n",
            "196/196 [==============================] - 684s 3s/step - loss: 0.3121 - accuracy: 0.8739 - val_loss: 0.3095 - val_accuracy: 0.8722\n",
            "Epoch 4/5\n",
            "196/196 [==============================] - 685s 3s/step - loss: 0.1737 - accuracy: 0.9384 - val_loss: 0.3244 - val_accuracy: 0.8724\n",
            "Epoch 5/5\n",
            "196/196 [==============================] - 681s 3s/step - loss: 0.0876 - accuracy: 0.9742 - val_loss: 0.3951 - val_accuracy: 0.8579\n"
          ]
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      "source": [
        "model.fit(X_train, y_train, epochs=5,\n",
        "          validation_data=(X_test, y_test),\n",
        "          batch_size=128)"
      ]
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        "#### Make predictions on test data"
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            "[[9.9838305e-01 1.6169756e-03]\n",
            " [6.4950009e-06 9.9999356e-01]\n",
            " [2.0869859e-02 9.7913009e-01]\n",
            " [8.5305923e-01 1.4694077e-01]\n",
            " [8.3934510e-01 1.6065490e-01]]\n"
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        "Y_pred = model.predict(X_test)\n",
        "print(Y_pred[0:5])"
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        "y_pred =[]\n",
        "for i in Y_pred:\n",
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            "[0, 1, 1, 0, 0]\n"
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        "print(y_pred[0:5])"
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              "       [ 1810, 10690]])"
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        "# print the confusion matrix\n",
        "metrics.confusion_matrix(y_test_actual, y_pred)"
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        "__References:__\n",
        "\n",
        "    * https://machinelearningmastery.com\n",
        "    * https://keras.io\n",
        "    * http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/\n",
        "    * https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-recurrent-neural-networks-79e5eb8049c9\n",
        "    * https://towardsdatascience.com/illustrated-guide-to-lstms-and-gru-s-a-step-by-step-explanation-44e9eb85bf21\n",
        "    * https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/12/introduction-to-recurrent-neural-networks/\n",
        "    * https://devopedia.org/bidirectional-rnn\n",
        "    * https://towardsdatascience.com/counting-no-of-parameters-in-deep-learning-models-by-hand-8f1716241889\n",
        "    * https://builtin.com/data-science/recurrent-neural-networks-and-lstm"
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