main.ipynb

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 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 92,
   "id": "12dbe79a",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import nltk\n",
    "# from nltk.corpus.reader import ConllCorpusReader\n",
    "# import nltk.chunk.named_entity\n",
    "# from nltk.classify import MaxentClassifier\n",
    "import pickle\n",
    "\n",
    "\n",
    "from nltk.parse.corenlp import CoreNLPParser\n",
    "from nltk.tokenize import WordPunctTokenizer\n",
    "from nltk.tokenize.treebank import TreebankWordDetokenizer\n",
    "# nltk.config_megam('../megam_i686.opt')\n",
    "\n",
    "from itertools import chain\n",
    "\n",
    "import random\n",
    "from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score, accuracy_score, confusion_matrix, plot_confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay\n",
    "import os\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import pandas as pd"
   ]
  },
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   "execution_count": 21,
   "id": "d5cea444-ad4d-4f13-980b-f789c487365d",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from spacy.tokenizer import Tokenizer\n",
    "from spacy.lang.en import English\n",
    "from spacy.lang.de import German\n",
    "import pycrfsuite\n",
    "from spacy.tokenizer import Tokenizer"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 93,
   "id": "a914f5d9",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "pos_tagger = CoreNLPParser('http://localhost:9002', tagtype='pos')\n",
    "# in stanford-corenlp-full-2018-02-27 directory\n",
    "#English server: java -mx4g -cp \"*\" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer \\\n",
    "#-preload tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,depparse \\\n",
    "#-status_port 9000 -port 9000 -timeout 15000 & \n",
    "# German server: java -Xmx4g -cp \"*\" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer \\\n",
    "#-serverProperties StanfordCoreNLP-german.properties \\\n",
    "#-preload tokenize,ssplit,pos,ner,parse \\\n",
    "#-status_port 9002  -port 9002 -timeout 15000\n",
    "# ner_tagger = pickle.load(open('../models/conll2003ger', 'rb'))\n",
    "anonymize_tag_list = ['PER', 'LOC']\n",
    "model_index = 0\n",
    "model_list = [('nltkconll', '../../models/nltkconllfinal'), ('crfjoint', '../../models/finaljoint'), ('crfconll', '../../models/finalconll')]"
   ]
  },
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   "execution_count": 102,
   "id": "c313d810",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Anonymization for the model 0 has begun\n",
      "Anonymized text exported to: ../../outputs/anon_testdata.anonymized\n",
      "Number of total sentences: 3005\n",
      "Number of inconsistant sentences: 643\n",
      "Number of sentences actually used: 2362\n",
      "true positive: 1522\n",
      "true negative: 36636\n",
      "false positive: 539\n",
      "false negative: 367\n",
      "Precision: 0.7384764677341097\n",
      "Recall: 0.8057173107464267\n",
      "F1: 0.7706329113924052\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "\n",
    "# for model in model_list:\n",
    "ner_pii_anonymize(pickle.load(open('../../models/nltkconllfinal', 'rb')), model_index, anonymize_tag_list)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 103,
   "id": "854111f0",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Anonymization for the model 0 has begun\n",
      "Anonymized text exported to: ../../outputs/anon_testdata.anonymized\n",
      "Number of total sentences: 3005\n",
      "Number of inconsistant sentences: 670\n",
      "Number of sentences actually used: 2335\n",
      "true positive: 1490\n",
      "true negative: 36393\n",
      "false positive: 397\n",
      "false negative: 349\n",
      "Precision: 0.789613142554319\n",
      "Recall: 0.8102229472539424\n",
      "F1: 0.7997852925389156\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "ner_pii_anonymize(pickle.load(open('../../models/conll2003ger', 'rb')), model_index, anonymize_tag_list)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 101,
   "id": "c0143a92",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "\n",
    "\n",
    "def ner_pii_anonymize(ner_tagger, model_index, anon_tag_list):\n",
    "    print('Anonymization for the model ' + str(model_index) + ' has begun')\n",
    "    anonymized_text = \"\"\n",
    "#     filename = '../../data/conll2003/anon_testdata'.split('/')[-1]\n",
    "#     new_filename = 'anon_testdata.anonymized'\n",
    "    output_path = '../../outputs/anon_testdata.anonymized'\n",
    "    with open('../../data/conll2003/anon_testdata') as t:\n",
    "        lines = t.readlines()\n",
    "    for line in lines:\n",
    "        tokens = WordPunctTokenizer().tokenize(line)\n",
    "        pos_tagged = pos_tagger.tag(tokens)\n",
    "#         print(pos_tagged)\n",
    "        ne_parsetree = ner_tagger.parse(pos_tagged)\n",
    "        anon_sent = anonymize_sent_tree(ne_parsetree, anon_tag_list)\n",
    "        newline = TreebankWordDetokenizer().detokenize(anon_sent)\n",
    "        anonymized_text += newline + '\\n'\n",
    "    with open(output_path, 'w') as op:\n",
    "        op.writelines(anonymized_text)\n",
    "        print('Anonymized text exported to: ' + output_path)\n",
    "        model_index += 1\n",
    "#     return anonymized_text\n",
    "    evaluate(output_path)\n",
    "        \n",
    "def anonymize_sent_tree(ner_tagged_tree, anon_tag_list):\n",
    "    anno_res = [anonymize_token(tok, anon_tag_list) for tok in ner_tagged_tree]\n",
    "#     anno_res = map(anonymize_token, ner_tagged_tree)\n",
    "    return list(chain(*anno_res))\n",
    "    \n",
    "def anonymize_token(token, anon_tag_list):\n",
    "    if isinstance(token, nltk.Tree):\n",
    "        if token.label() in anon_tag_list:\n",
    "            # add '<' + '>'\n",
    "            return [token.label()] * len(token)\n",
    "        else:\n",
    "            return [t[0] for t in token]\n",
    "    elif isinstance(token, tuple):\n",
    "        return [token[0],]\n",
    "    \n",
    "def is_tag(token):\n",
    "    return token == 'PER' or token == 'LOC'\n",
    "\n",
    "def evaluate(output_path):\n",
    "    tp = 0\n",
    "    tn = 0\n",
    "    fp = 0\n",
    "    fn = 0\n",
    "    gtsents = []\n",
    "    anonsents = []\n",
    "    with open('../../data/conll2003/anon_testdata.dt.gt') as groundtruth:\n",
    "        gtlines = groundtruth.readlines()\n",
    "    for line1 in gtlines:\n",
    "        gttokens = WordPunctTokenizer().tokenize(line1)\n",
    "        gtsents.append(gttokens)\n",
    "    # print(gttokens[20])\n",
    "\n",
    "    with open(output_path) as anonfile:\n",
    "        anonlines = anonfile.readlines()\n",
    "    for line2 in anonlines:\n",
    "        anontokens = WordPunctTokenizer().tokenize(line2)\n",
    "        anonsents.append(anontokens)\n",
    "    # print(anontokens[20])\n",
    "    print('Number of total sentences: ' + str(len(gtsents)))\n",
    "    incon = 0\n",
    "    for i in range(len(gtsents)):\n",
    "            if len(gtsents[i]) != len(anonsents[i]): incon+=1\n",
    "            else:\n",
    "                for j in range(len(gtsents[i])):\n",
    "                    gttok = gtsents[i][j]\n",
    "#             print(gttok)\n",
    "                    anontok = anonsents[i][j]\n",
    "#                 print(anontok)\n",
    "                    if is_tag(gttok) and is_tag(anontok): tp += 1\n",
    "                    elif not is_tag(gttok) and is_tag(anontok): fp += 1\n",
    "                    elif is_tag(gttok) and not is_tag(anontok): fn += 1\n",
    "                    elif not is_tag(gttok) and not is_tag(anontok): tn += 1\n",
    "    print('Number of inconsistant sentences: ' + str(incon))\n",
    "    print('Number of sentences actually used: ' +  str(len(gtsents) - incon))\n",
    "    print(\"true positive: \" + str(tp))\n",
    "    print(\"true negative: \" + str(tn))\n",
    "    print(\"false positive: \" + str(fp))\n",
    "    print(\"false negative: \" + str(fn))\n",
    "\n",
    "    precision = tp/ (tp + fp)\n",
    "    recall = tp/ (tp + fn)\n",
    "    f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)\n",
    "    # for i in range(len(gttokens)):\n",
    "    #     print(len(gttokens[i]))\n",
    "    #     print(len(anontokens[i]))\n",
    "\n",
    "    # tok_g = one token from ground_trouth\n",
    "\n",
    "    print(\"Precision: \" + str(precision))\n",
    "    print(\"Recall: \" + str(recall))\n",
    "    print(\"F1: \" + str(f1))\n",
    "#         for node in ne_parsetree:\n",
    "#             ner_tag = str(node)[1:4]\n",
    "#             if isinstance(node, nltk.tree.Tree) and (ner_tag in anonymize_tag_list):\n",
    "#                 anon = \"\"\n",
    "#                 for childnode in node:\n",
    "#                     anon += '<' + ner_tag + '>'\n",
    "#                 index = ne_parsetree.index(node)\n",
    "#                 tokens[index] = anon\n",
    "#         newline = TreebankWordDetokenizer().detokenize(tokens)\n",
    "#         anonymized_text += newline + '\\n'\n",
    "# #     with open(new_filename, \"w\") as nt:\n",
    "# #         f.writelines(filtered_lines)\n",
    "#     # ... for every ner_tag in anonymize_tag_list replace token with ner-tag\n",
    "#     return anonymized_text\n"
   ]
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Anonymization for the model 0 has begun\n",
      "['', '', '', '']\n",
      "['', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'I-PER', 'I-PER', 'I-PER', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-LO', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', 'B-LO', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['B-PE', 'I-PE', '', '', 'B-OR', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-LO', '', 'B-OR', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
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      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
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      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'I-PER', 'I-PER', 'I-PER', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '']\n",
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      "['', '', '', '', '', '', '', '', 'B-OR', 'I-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['B-OR', 'I-OR', '']\n",
      "['I-PER', 'I-PER', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '']\n",
      "['', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'I-LOC', 'O', 'O', 'I-LOC', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'I-LOC', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'I-LOC', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '']\n",
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      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
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      "['', '', 'B-LO', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['B-OR', 'I-OR', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-LO', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '']\n",
      "['', '', 'B-LO', '', '', '', '', '']\n",
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      "['', '', '', '', '', '', '']\n",
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      "['', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
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      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'I-PER', 'I-PER', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
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      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '']\n",
      "['I-PER', 'I-PER', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'I-PER', 'I-PER', 'I-PER', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', 'B-OR', 'I-OR', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', 'B-OR', 'I-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['B-OR', 'I-OR', '']\n",
      "['', '', '']\n",
      "['I-LOC', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '']\n",
      "['I-LOC', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-LO', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', 'B-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', 'B-OR', 'I-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', 'B-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '']\n",
      "['I-PER', 'I-PER', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', 'B-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', 'B-OR', 'I-OR', 'I-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', 'B-OR', 'I-OR', 'I-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', 'B-PE', 'I-PE', '', 'B-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', 'B-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', 'B-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', 'B-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['I-PER', 'I-PER', 'O', 'I-ORG', 'I-ORG', 'I-ORG', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '']\n",
      "['', '', '', '', 'B-PE', 'I-PE', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['I-PER', 'I-PER', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', 'B-OR', 'I-OR', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'I-PER', 'I-PER', 'O', 'O']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', 'B-LO', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['I-PER', 'I-PER', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O', 'O']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']\n",
      "['', '']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "ner_pii_anonymizee(None, model_index, anonymize_tag_list)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 43,
   "id": "d4332b13",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 用cv里的方法 把confusion matrix 画出来 按照specified anon定义自己算出来\n",
    "\n",
    "def ner_pii_anonymizee(ner_tagger, model_index, anon_tag_list):\n",
    "#     df = pd.DataFrame()\n",
    "    nlp = German()\n",
    "    tokenizer = Tokenizer(nlp.vocab)\n",
    "    print('Anonymization for the model ' + str(model_index) + ' has begun')\n",
    "    anonymized_text = \"\"\n",
    "    filename = '../../data/conll2003/anon_testdata'.split('/')[-1]\n",
    "#     new_filename = 'anon_testdata.anonymized'\n",
    "    output_path = '../../outputs/anon_testdata.anonymized'\n",
    "    with open('../../data/conll2003/anon_testdata') as t:\n",
    "        lines = t.readlines()\n",
    "        data = []\n",
    "        for line in lines:\n",
    "            tokens = tokenizer(line.lstrip())\n",
    "            data.append(tokens)\n",
    "        X_train = [sent2features(s) for s in data]\n",
    "        tagger = pycrfsuite.Tagger()\n",
    "        tagger.open('../../models/finaljoint')\n",
    "        for piece in X_train:\n",
    "            predicted = tagger.tag(piece)\n",
    "            print(predicted)\n",
    "        \n",
    "        \n",
    "#     for line in lines:\n",
    "#         tokens = tokenizer(line.lstrip())\n",
    "#         \n",
    "#         outputs = []\n",
    "#         outputs.append(tagger.tag(sent2features(tokens)))\n",
    "#         for i in range(len(outputs)):\n",
    "#             output = outputs[i]\n",
    "            \n",
    "#             if output == 'LOC' or output == 'I-LOC' or output == 'B-LOC': tokens[i] = 'LOC'\n",
    "#             elif output == 'PER' or output == 'I-PER' or output == 'B-PER': tokens[i] = 'PER'\n",
    "#         newline = tokens\n",
    "#         df.append(newline)\n",
    "#         anonymized_text += newline + '\\n'\n",
    "#     with open(output_path, 'w') as op:\n",
    "#         df.to_csv(output_path)\n",
    "#         op.writelines(anonymized_text)\n",
    "#         print('Anonymized text exported to: ' + output_path)\n",
    "#             print(tokens)\n",
    "#             print(outputs)\n",
    "#     return anonymized_text\n",
    "#     evaluatee(output_path)\n",
    "\n",
    "# 没必要export 在里头比就行    \n",
    "\n",
    "def is_tage(token):\n",
    "    return token.text == 'PER' or token.text == 'LOC'\n",
    "\n",
    "def evaluatee(output_path):\n",
    "    tp = 0\n",
    "    tn = 0\n",
    "    fp = 0\n",
    "    fn = 0\n",
    "    gtsents = []\n",
    "    anonsents = []\n",
    "    with open('../../data/conll2003/anon_testdata.gt') as groundtruth:\n",
    "        gtlines = groundtruth.readlines()\n",
    "    for line1 in gtlines:\n",
    "        gttokens = tokenizer(line1.lstrip())\n",
    "        with open(output_path) as anonfile:\n",
    "            anonlines = anonfile.readlines()\n",
    "        for line2 in anonlines:\n",
    "            anontokens = tokenizer(line2.lstrip())\n",
    "            for i in range(len(gttokens)):\n",
    "                if is_tage(gttokens[i]) and is_tage(anontokens[i]): tp += 1\n",
    "                elif not is_tage(gttokens[i]) and is_tage(anontokens[i]): fp += 1\n",
    "                elif is_tage(gttokens[i]) and not is_tage(anontokens[i]): fn += 1\n",
    "                elif not is_tage(gttokens[i]) and not is_tage(anontokens[i]): tn += 1\n",
    "def word2features(train_sample, i):\n",
    "    token = train_sample[i]\n",
    "    word = token.text\n",
    "    features = [\n",
    "        'bias',\n",
    "        'word.lower=' + word.lower(),\n",
    "        'word[-3:]=' + word[-3:],\n",
    "        'word[-2:]=' + word[-2:],\n",
    "        'word.isupper=%s' % word.isupper(),\n",
    "        'word.istitle=%s' % word.istitle(),\n",
    "        'word.isdigit=%s' % word.isdigit(),\n",
    "        'word.pos='+token.pos_,\n",
    "        'word.dep='+token.dep_,\n",
    "        'word.is_stop=%s' %token.is_stop,\n",
    "        'word.lemma=' + token.lemma_,\n",
    "        'word.tag=' + token.tag_,\n",
    "        'word.shape=' + token.shape_,\n",
    "        'word.is_alpha=%s' %token.is_alpha,        \n",
    "    ]\n",
    "    if i > 0:\n",
    "        token1 = train_sample[i-1]\n",
    "        word1 = token1.text\n",
    "        features.extend([\n",
    "            '-1:word.lower=' + word1.lower(),\n",
    "            '-1:word.istitle=%s' % word1.istitle(),\n",
    "            '-1:word.isupper=%s' % word1.isupper(),\n",
    "            '-1:word.pos='+token1.pos_,\n",
    "            '-1:word.dep='+token1.dep_,\n",
    "            '-1:word.is_stop=%s' %token1.is_stop,\n",
    "            '-1:word.lemma=' + token1.lemma_,\n",
    "            '-1:word.tag=' + token1.tag_,\n",
    "            '-1:word.shape=' + token1.shape_,\n",
    "            '-1:word.is_alpha=%s' %token1.is_alpha,    \n",
    "        ])\n",
    "    else:\n",
    "        features.append('BOS')\n",
    "        \n",
    "    if i < len(train_sample)-1:\n",
    "        token1 = train_sample[i+1]\n",
    "        word1 = token1.text\n",
    "        features.extend([\n",
    "            '+1:word.lower=' + word1.lower(),\n",
    "            '+1:word.istitle=%s' % word1.istitle(),\n",
    "            '+1:word.isupper=%s' % word1.isupper(),\n",
    "            '+1:word.pos='+token1.pos_,\n",
    "            '+1:word.dep='+token1.dep_,\n",
    "            '+1:word.is_stop=%s' %token1.is_stop,\n",
    "            '+1:word.lemma=' + token1.lemma_,\n",
    "            '+1:word.tag=' + token1.tag_,\n",
    "            '+1:word.shape=' + token1.shape_,\n",
    "            '+1:word.is_alpha=%s' %token1.is_alpha,   \n",
    "        ])\n",
    "    else:\n",
    "        features.append('EOS')       \n",
    "    return features\n",
    "\n",
    "def sent2features(train_sample):\n",
    "    return [word2features(train_sample, i) for i in range(len(train_sample))]      \n",
    "                           \n",
    "                           #vergleich length first\n",
    "\n",
    "\n",
    "#     for i in range(len(gtsents)):\n",
    "#          for j in range(len(gtsents[i])):\n",
    "#             gttok = gtsents[i][j]\n",
    "#             print(gttok)\n",
    "#             anontok = anonsents[i][j]\n",
    "#             print(anontok)\n",
    "#             if is_tag(gttok) and is_tag(anontok): tp += 1\n",
    "#             elif not is_tag(gttok) and is_tag(anontok): fp += 1\n",
    "#             elif is_tag(gttok) and not is_tag(anontok): fn += 1\n",
    "#             elif not is_tag(gttok) and not is_tag(anontok): tn += 1\n",
    "\n",
    "    print(\"true positive: \" + str(tp))\n",
    "    print(\"true negative: \" + str(tn))\n",
    "    print(\"false positive: \" + str(fp))\n",
    "    print(\"false negative: \" + str(fn))\n",
    "\n",
    "    precision = tp/ (tp + fp)\n",
    "    recall = tp/ (tp + fn)\n",
    "    f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)\n",
    "    # for i in range(len(gttokens)):\n",
    "    #     print(len(gttokens[i]))\n",
    "    #     print(len(anontokens[i]))\n",
    "\n",
    "    # tok_g = one token from ground_trouth\n",
    "\n",
    "    print(\"Precision: \" + str(p))\n",
    "    print(\"Recall: \" + str(r))\n",
    "    print(\"F1: \" + str(f1))\n",
    "#         for node in ne_parsetree:\n",
    "#             ner_tag = str(node)[1:4]\n",
    "#             if isinstance(node, nltk.tree.Tree) and (ner_tag in anonymize_tag_list):\n",
    "#                 anon = \"\"\n",
    "#                 for childnode in node:\n",
    "#                     anon += '<' + ner_tag + '>'\n",
    "#                 index = ne_parsetree.index(node)\n",
    "#                 tokens[index] = anon\n",
    "#         newline = TreebankWordDetokenizer().detokenize(tokens)\n",
    "#         anonymized_text += newline + '\\n'\n",
    "# #     with open(new_filename, \"w\") as nt:\n",
    "# #         f.writelines(filtered_lines)\n",
    "#     # ... for every ner_tag in anonymize_tag_list replace token with ner-tag\n",
    "#     return anonymized_text\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 52,
   "id": "a1afdd05",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "UnboundLocalError",
     "evalue": "local variable 'model_index' referenced before assignment",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m----------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mUnboundLocalError\u001b[0mTraceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-52-2e0a0eb85ef7>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     19\u001b[0m \u001b[0mmodel_index\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     20\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mmodel\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mmodel_list\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 21\u001b[0;31m     \u001b[0mner_pii_anonymize\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mpickle\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mload\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mopen\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mmodel\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m1\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0;34m'rb'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0manonymize_tag_list\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-51-3cf1f7dfc392>\u001b[0m in \u001b[0;36mner_pii_anonymize\u001b[0;34m(ner_tagger, anon_tag_list)\u001b[0m\n\u001b[1;32m      1\u001b[0m \u001b[0;32mdef\u001b[0m \u001b[0mner_pii_anonymize\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mner_tagger\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0manon_tag_list\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 2\u001b[0;31m     \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'Anonymization for the model '\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m \u001b[0mstr\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mmodel_index\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;34m+\u001b[0m \u001b[0;34m' has begun'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m      3\u001b[0m     \u001b[0manonymized_text\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m\"\"\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      4\u001b[0m     \u001b[0mfilename\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;34m'../../data/conll2003/anon_testdata'\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0msplit\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'/'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;34m-\u001b[0m\u001b[0;36m1\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      5\u001b[0m \u001b[0;31m#     new_filename = 'anon_testdata.anonymized'\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mUnboundLocalError\u001b[0m: local variable 'model_index' referenced before assignment"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# loaded = pickle.load(open('../models/conll2003ger', 'rb'))\n",
    "# test = ConllCorpusReader('../conll2003ger', 'deu.testa', ['words', 'ignore', 'pos', 'ignore', 'chunk'])\n",
    "# # def preprocessBasis(filename, new_filename):\n",
    "     \n",
    "# tag_list = ['PER', 'LOC']\n",
    "# def basis():\n",
    "#     with open(filename) as f:\n",
    "#         lines = f.readlines()\n",
    "#     filtered_lines = [line for line in lines if (\"docstart\" not in line.lower())]\n",
    "#     with open(new_filename, \"w\") as f:\n",
    "#         f.writelines(filtered_lines)   \n",
    "#     # evaluation!\n",
    "#     anonymized_text = ner_pii_anonymize(test, loaded, tag_list)\n",
    "#     print(anonymized_text)\n",
    "\n",
    "# g = \n",
    "\n",
    "model_list = [('nltkconll', '../../models/nltkconllfinal'), ('crfjoint', '../../models/finaljoint'), ('crfconll', '../../models/finalconll')]\n",
    "\n",
    "for model in model_list:\n",
    "    ner_pii_anonymize(pickle.load(open(model[1], 'rb')), anonymize_tag_list)"
   ]
  },
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   "id": "19b9c8e8",
   "metadata": {
    "tags": []
   },
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    {
     "ename": "NameError",
     "evalue": "name 'ner_tagger' is not defined",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m----------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m    Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-25-2a6837a89afc>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      4\u001b[0m \u001b[0;31m# plaintext = PlaintextCorpusReader('../test', 'basis.test')\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      5\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 6\u001b[0;31m \u001b[0ma_text\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mner_pii_anonymize\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mtextpath\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mner_tagger\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0manonymize_tag_list\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m      7\u001b[0m \u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      8\u001b[0m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0ma_text\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0;31mNameError\u001b[0m: name 'ner_tagger' is not defined"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "\n",
    "textpath = '../test/basis.test'\n",
    "\n",
    "# plaintext = PlaintextCorpusReader('../test', 'basis.test')\n",
    "\n",
    "a_text = ner_pii_anonymize(textpath, ner_tagger, anonymize_tag_list)\n",
    "\n",
    "print(a_text)\n",
    "# entity from two words\n",
    "        \n",
    "#     print(isinstance(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[0], tuple))\n",
    "#     print(isinstance(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[0], nltk.tree.Tree))\n",
    "#     if isinstance(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[1], nltk.tree.Tree):\n",
    "#         loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[1].show()\n",
    "#         print(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[1])\n",
    "#         print(str(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[1])[1:4])\n",
    "#     print(isinstance(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[1], tuple))\n",
    "#     print(isinstance(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[1], nltk.tree.Tree))\n",
    "#     print(isinstance(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[2], tuple))\n",
    "#     print(isinstance(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[2], nltk.tree.Tree))\n",
    "#     print()\n",
    "#     print(loaded.parse(pos_tagger.tag(nltk.tokenize.WordPunctTokenizer().tokenize(line)))[3])\n",
    "# textpath = \"Clemens Jäger entfuhr (CDU) in diesem Zusammenhang die bemerkenswerte Äußerung, Übermäßiger Wasserverbrauch müsse künftig wieder verzichtbar sein, was Karl-Heinz Schönberg (SPD) zu der ebenso fundierten Replik veranlaßte, man müsse mit Wasser sparsam umgehen.\"\n",
    "# ano_text = ner_pii_anonymize(textpath, fileid, loaded, tag_list)\n",
    "# print(ano_text)"
   ]
  },
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    {
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     "text": [
      "true positive: 13\n",
      "true negative: 415\n",
      "false positive: 8\n",
      "false negative: 8\n",
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      "Recall: 0.6190476190476191\n",
      "F1: 0.6190476190476191\n"
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   ],
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  },
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   "outputs": [
    {
     "ename": "UnsupportedOperation",
     "evalue": "not writable",
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      "\u001b[0;31m----------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mUnsupportedOperation\u001b[0mTraceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-27-d6eaf10baedb>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      6\u001b[0m     \u001b[0mdt\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0mf\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mread\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m      7\u001b[0m \u001b[0;32mwith\u001b[0m \u001b[0mopen\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'../../data/conll2003/anon_testdata.fixed'\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m \u001b[0;32mas\u001b[0m \u001b[0mfn\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 8\u001b[0;31m     \u001b[0mfn\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mwrite\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mdt\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mUnsupportedOperation\u001b[0m: not writable"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# import pandas as pd\n",
    "# data = pd.read_csv(, encoding= 'unicode_escape')\n",
    "# data.to_csv('../../data/conll2003/deu.utf.testb', index = False)\n",
    "\n",
    "with open('../../data/conll2003/anon_testdata', encoding = \"ISO-8859-1\") as f:\n",
    "    dt = f.read()\n",
    "with open('../../data/conll2003/anon_testdata.fixed') as fn:\n",
    "    fn.write(dt)"
   ]
  },
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   "execution_count": 40,
   "id": "afff342e",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "UnicodeDecodeError",
     "evalue": "'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 0: invalid start byte",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[0;31m----------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[0;31mUnicodeDecodeError\u001b[0mTraceback (most recent call last)",
      "\u001b[0;32m<ipython-input-40-1519efe4475d>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     17\u001b[0m \u001b[0mmodel_index\u001b[0m \u001b[0;34m=\u001b[0m \u001b[0;36m0\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m     18\u001b[0m \u001b[0;32mfor\u001b[0m \u001b[0mmodel\u001b[0m \u001b[0;32min\u001b[0m \u001b[0mmodel_list\u001b[0m\u001b[0;34m:\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m---> 19\u001b[0;31m     \u001b[0mner_pii_anonymize\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0;34m'../../data/conll2003/basis.test'\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0mpickle\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mload\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mopen\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0mmodel\u001b[0m\u001b[0;34m[\u001b[0m\u001b[0;36m1\u001b[0m\u001b[0;34m]\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0manonymize_tag_list\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m",
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      "\u001b[0;31mUnicodeDecodeError\u001b[0m: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 0: invalid start byte"
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    "# test = ConllCorpusReader('../conll2003ger', 'deu.testa', ['words', 'ignore', 'pos', 'ignore', 'chunk'])\n",
    "# # def preprocessBasis(filename, new_filename):\n",
    "     \n",
    "# tag_list = ['PER', 'LOC']\n",
    "# def basis():\n",
    "#     with open(filename) as f:\n",
    "#         lines = f.readlines()\n",
    "#     filtered_lines = [line for line in lines if (\"docstart\" not in line.lower())]\n",
    "#     with open(new_filename, \"w\") as f:\n",
    "#         f.writelines(filtered_lines)   \n",
    "#     # evaluation!\n",
    "#     anonymized_text = ner_pii_anonymize(test, loaded, tag_list)\n",
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    "\n"
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