PR4: Write code to test your data after labeling (can use Cleanlab or Deepchecks)

homework_4/pr4/README.md

@@ -0,0 +1,22 @@
+# PR4: Write code for transforming your dataset into a vector format, and utilize VectorDB for ingestion and querying.
+
+
+# Cleanlab Discoveries
+
+**Duplicate Issues**
+
+- Cleanlab identified 6 duplicate issues in our dataset.
+- All of them belong to category 4 or category 8.
+
+**Label Issues**
+
+- Cleanlab identified 4 label issues in our dataset.
+- they all have score below 0.20 (which is quite low)
+- Mislabeled emails belong to category 4 or category 2.
+- Detailed analysis of label issues can be found in `label_issues_scores.csv` and `label_issues.csv`
+
+**Outlier Issues**
+
+- Cleanlab identified 1 outlier issue in our dataset.
+- It belongs to category 1 and has a score lower than 0.20.
+- Detailed analysis of outlier issues can be found in `outlier_issues_scores.csv` and `outlier_issues.csv`

homework_4/pr4/duplicate_issues.csv

@@ -0,0 +1,7 @@
+Original_Email,Original_Category,Duplicate_Email,Duplicate_Category
+"Sehr geehrte Damen und Herren, ich möchte um die Kopie meines Vertrags bitten.",8,"Sehr geehrte Damen und Herren, ich möchte eine Kopie meines Vertrags anfordern.",8
+"Guten Tag, ich möchte meinen Vertrag schnellstmöglich kündigen.",4,"Guten Tag, ich möchte den Vertrag so schnell wie möglich kündigen.",4
+"Guten Tag, ich möchte meine Bestellung stornieren.",4,"Guten Tag, ich möchte meine Bestellung stornieren.",4
+"Sehr geehrte Damen und Herren, ich möchte eine Kopie meines Vertrags anfordern.",8,"Sehr geehrte Damen und Herren, ich möchte um die Kopie meines Vertrags bitten.",8
+"Guten Tag, ich möchte meine Bestellung stornieren.",4,"Guten Tag, ich möchte meine Bestellung stornieren.",4
+"Guten Tag, ich möchte den Vertrag so schnell wie möglich kündigen.",4,"Guten Tag, ich möchte meinen Vertrag schnellstmöglich kündigen.",4

homework_4/pr4/label_issues.csv

@@ -0,0 +1,5 @@
+Email,Category
+"Sehr geehrter Kundenservice, ich möchte mein Internet-Abo zum Monatsende kündigen.",4
+"Ich habe den Service von Ihnen bereits gekündigt, aber ich erhalte weiterhin Rechnungen.",4
+"Guten Tag, können Sie mir bitte die Zahlungseingangsbestätigung zusenden?",2
+"Guten Tag, ich habe ein Problem mit der letzten Abbuchung.",2

homework_4/pr4/label_issues_scores.csv

@@ -0,0 +1,5 @@
+is_label_issue,label_score,given_label,predicted_label
+True,0.20127963476428865,4,6
+True,0.1453738242128867,4,2
+True,0.14309154875404048,2,5
+True,0.09542877980390857,2,6

homework_4/pr4/main.py

@@ -0,0 +1,56 @@
+import pandas as pd
+from sklearn.model_selection import cross_val_predict
+from sklearn.linear_model import LogisticRegression
+from sentence_transformers import SentenceTransformer
+
+from cleanlab import Datalab
+
+import warnings
+warnings.filterwarnings("ignore")
+def main():
+    # Read parquet data into pandas DataFrame
+    df = pd.read_parquet('synthetic_reviews.parquet')
+
+    raw_texts, labels = df["Email"].values, df["Category"].values
+    num_classes = len(set(labels))
+
+
+    transformer = SentenceTransformer('distiluse-base-multilingual-cased-v2')
+    text_embeddings = transformer.encode(raw_texts)
+
+    model = LogisticRegression(max_iter=400)
+    pred_probs = cross_val_predict(model, text_embeddings, labels, method="predict_proba")
+
+
+    data_dict = {"texts": raw_texts, "labels": labels}
+    lab = Datalab(data_dict, label_name="labels",verbosity = 0)
+    lab.find_issues(pred_probs=pred_probs, features=text_embeddings)
+
+
+    label_issues = lab.get_issues("label")
+    label_issues_idx = label_issues[label_issues["is_label_issue"] == True].index.to_numpy()
+    label_issues_df = df.iloc[label_issues_idx]
+    label_issues_df.to_csv('label_issues.csv', index=False)
+    label_issues[label_issues["is_label_issue"] == True].to_csv('label_issues_scores.csv', index=False)
+
+    outlier_issues = lab.get_issues("outlier")
+    outlier_issues_idx = outlier_issues[outlier_issues["is_outlier_issue"] == True].index.to_numpy()
+    outlier_issues_df = df.iloc[outlier_issues_idx]
+    outlier_issues_df.to_csv('outlier_issues.csv', index=False)
+    outlier_issues[outlier_issues["is_outlier_issue"] == True].to_csv('outlier_issues_scores.csv', index=False)
+
+
+    duplicate_issues = lab.get_issues("near_duplicate")
+    duplicate_issues_idx = duplicate_issues[duplicate_issues["is_near_duplicate_issue"] == True].index.to_numpy()
+    duplicate_issues_idx_2 = duplicate_issues[duplicate_issues["is_near_duplicate_issue"] == True].near_duplicate_sets.to_numpy()
+
+    duplicate_issues_idx_2 = [item for sublist in duplicate_issues_idx_2 for item in sublist]
+
+    duplicates_df = pd.concat([df.loc[duplicate_issues_idx].reset_index(drop=True), 
+                            df.loc[duplicate_issues_idx_2].reset_index(drop=True)], axis=1)
+    duplicates_df.columns = ['Original_Email', 'Original_Category', 'Duplicate_Email', 'Duplicate_Category']
+    duplicates_df.to_csv('duplicate_issues.csv', index=False)
+
+
+if __name__=='__main__':
+    main()

homework_4/pr4/outlier_issues.csv

@@ -0,0 +1,2 @@
+Email,Category
+Ich habe Fragen zu Ihrer Geschäftslösung und wie wir sie in unserem Unternehmen einsetzen können.,1

homework_4/pr4/outlier_issues_scores.csv

@@ -0,0 +1,2 @@
+is_outlier_issue,outlier_score
+True,0.18030228

homework_4/pr4/requirements.txt

@@ -0,0 +1 @@
+cleanlab==2.6.6