fernando-peres commited on
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9db4098
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  1. .gitignore +5 -1
  2. config.py +0 -2
  3. features_specs.py +0 -34
  4. obligations.py +0 -200
  5. py_legislation_metadata.py +0 -69
.gitignore CHANGED
@@ -1,4 +1,8 @@
1
  env
2
  /env
3
  .vscode
4
- /.vscode
 
 
 
 
 
1
  env
2
  /env
3
  .vscode
4
+ /.vscode
5
+ features_specs.py
6
+ obligations.py
7
+ py_legislation_metadata.py
8
+ config.py
config.py DELETED
@@ -1,2 +0,0 @@
1
-
2
- LANGUAGE = "ES"
 
 
 
features_specs.py DELETED
@@ -1,34 +0,0 @@
1
-
2
-
3
- import datasets
4
- from obligations import affected_entity, cost_type, aa_categories, aa_categories_unique, io_categories
5
-
6
- BASIC_FEATURES_SPEC = {
7
- "source_id": datasets.Value(dtype="int64"),
8
- "doc_source_id": datasets.Value(dtype="int64"),
9
- "document": datasets.Value(dtype="string"),
10
- "text": datasets.Value(dtype="string"),
11
- }
12
-
13
- RAW_FEATURES_SPEC = {
14
- "source_id": datasets.Value(dtype="int64"),
15
- "doc_source_id": datasets.Value(dtype="int64"),
16
- "document": datasets.Value(dtype="string"),
17
- "text": datasets.Value(dtype="string"),
18
- }
19
-
20
- SENTENCES_UNLABELED_FEATURES_SPEC = {
21
- "source_id": datasets.Value(dtype="int64"),
22
- "doc_source_id": datasets.Value(dtype="int64"),
23
- "document": datasets.Value(dtype="string"),
24
- "text": datasets.Value(dtype="string"),
25
-
26
- #
27
-
28
- # Categories
29
- "cost_type": datasets.ClassLabel(names=cost_type,),
30
- "affected_entity": datasets.ClassLabel(names=affected_entity,),
31
- "io_categories": datasets.Sequence(datasets.ClassLabel(names=io_categories,)),
32
- "aa_categories": datasets.Sequence(datasets.ClassLabel(names=aa_categories,)),
33
- "aa_categories_unique": datasets.Sequence(datasets.ClassLabel(names=aa_categories_unique,)),
34
- }
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
obligations.py DELETED
@@ -1,200 +0,0 @@
1
-
2
-
3
- from config import LANGUAGE
4
-
5
-
6
- cost_type = ["no_cost", "adm_cost", "direct_cost", "other_cost"]
7
- cost_type_ES = ["sin_costo", "costo_adm", "costo_directo", "otro_costo"]
8
- cost_type_PT = ["sem_custo", "custo_adm", "custo_direto", "outro_custo"]
9
-
10
- affected_entity = ["no_affected_ent", "companies", "citizens", "public_adm"]
11
- affected_entity_ES = ["ent_no_afectada",
12
- "empresas", "ciudadanos", "adm_publica"]
13
- affected_entity_PT = ["ent_nao_afetada", "empresas", "cidadaos", "adm_publica"]
14
-
15
- # [i] -
16
- # [i] IO Categories -
17
- # [i] -
18
-
19
- io_categories_PT = [
20
- "prestacao_info_empresarial_e_fiscal",
21
- "pedidos_de_licencas_e_outros",
22
- "registos_e_notificacoes",
23
- "candidatura_a_subsidios_e_outros",
24
- "disponibilizacao_de_manuais_e_outros",
25
- "cooperacao_com_auditorias_e_outros",
26
- "prestacao_info_a_consumidores",
27
- "outras_ois"
28
- ],
29
-
30
-
31
- io_categories_ES = [
32
- "prestacion_de_informacion_empresarial_y_fiscal"
33
- "solicitudes_de_licencias_y_otras"
34
- "registros_y_notificaciones"
35
- "solicitud_de_subsidios_y_otras"
36
- "disponibilidad_de_manuales_y_otras"
37
- "cooperacion_con_auditorías_y_otras"
38
- "prestacion_de_informacion_a_consumidores"
39
- "otras_OIS"
40
- ]
41
-
42
- # [i] -
43
- # [i] IO Categories Unique -
44
- # [i] -
45
-
46
- aa_categories_unique_PT = [
47
- "familiarizacao_com_oi",
48
- "recolha_e_organizacao_de_info",
49
- "processamento_de_info",
50
- "tempos_de_espera",
51
- "deslocacoes",
52
- "submissao_de_info",
53
- "preservacao_de_info"
54
- ]
55
-
56
-
57
- aa_categories_unique_ES = [
58
- "familiarizacion_con_OI"
59
- "recoleccion_y_organizacion_de_informacion"
60
- "procesamiento_de_informacion"
61
- "tiempos_de_espera"
62
- "desplazamientos"
63
- "envio_de_informacion"
64
- "preservacion_de_informacion"
65
- ]
66
-
67
- # [i] -
68
- # [i] AA Categories -
69
- # [i] -
70
-
71
-
72
- aa_categories_PT = [
73
- "aa_1_familiarizacao_com_oi",
74
- "aa_1_recolha_e_organizacao_de_info",
75
- "aa_1_processamento_de_info",
76
- "aa_1_tempos_de_espera",
77
- "aa_1_deslocacoes",
78
- "aa_1_submissao_de_info",
79
- "aa_1_preservacao_de_info",
80
- "aa_2_familiarizacao_com_oi",
81
- "aa_2_recolha_e_organizacao_de_info",
82
- "aa_2_processamento_de_info",
83
- "aa_2_tempos_de_espera",
84
- "aa_2_deslocacoes",
85
- "aa_2_submissao_de_info",
86
- "aa_2_preservacao_de_info",
87
- "aa_3_familiarizacao_com_oi",
88
- "aa_3_recolha_e_organizacao_de_info",
89
- "aa_3_processamento_de_info",
90
- "aa_3_tempos_de_espera",
91
- "aa_3_deslocacoes",
92
- "aa_3_submissao_de_info",
93
- "aa_3_preservacao_de_info",
94
- "aa_4_familiarizacao_com_oi",
95
- "aa_4_recolha_e_organizacao_de_info",
96
- "aa_4_processamento_de_info",
97
- "aa_4_tempos_de_espera",
98
- "aa_4_deslocacoes",
99
- "aa_4_submissao_de_info",
100
- "aa_4_preservacao_de_info",
101
- "aa_5_familiarizacao_com_oi",
102
- "aa_5_recolha_e_organizacao_de_info",
103
- "aa_5_processamento_de_info",
104
- "aa_5_tempos_de_espera",
105
- "aa_5_deslocacoes",
106
- "aa_5_submissao_de_info",
107
- "aa_5_preservacao_de_info",
108
- "aa_6_familiarizacao_com_oi",
109
- "aa_6_recolha_e_organizacao_de_info",
110
- "aa_6_processamento_de_info",
111
- "aa_6_tempos_de_espera",
112
- "aa_6_deslocacoes",
113
- "aa_6_submissao_de_info",
114
- "aa_6_preservacao_de_info",
115
- "aa_7_familiarizacao_com_oi",
116
- "aa_7_recolha_e_organizacao_de_info",
117
- "aa_7_processamento_de_info",
118
- "aa_7_tempos_de_espera",
119
- "aa_7_deslocacoes",
120
- "aa_7_submissao_de_info",
121
- "aa_7_preservacao_de_info"
122
- ]
123
-
124
- aa_categories_ES = [
125
- "aa_1_familiarizacion_con_OI"
126
- "aa_1_recoleccion_y_organizacion_de_informacion"
127
- "aa_1_procesamiento_de_informacion"
128
- "aa_1_tiempos_de_espera"
129
- "aa_1_desplazamientos"
130
- "aa_1_envio_de_informacion"
131
- "aa_1_preservacion_de_informacion"
132
- "aa_2_familiarizacion_con_OI"
133
- "aa_2_recoleccion_y_organizacion_de_informacion"
134
- "aa_2_procesamiento_de_informacion"
135
- "aa_2_tiempos_de_espera"
136
- "aa_2_desplazamientos"
137
- "aa_2_envio_de_informacion"
138
- "aa_2_preservacion_de_informacion"
139
- "aa_3_familiarizacion_con_OI"
140
- "aa_3_recoleccion_y_organizacion_de_informacion"
141
- "aa_3_procesamiento_de_informacion"
142
- "aa_3_tiempos_de_espera"
143
- "aa_3_desplazamientos"
144
- "aa_3_envio_de_informacion"
145
- "aa_3_preservacion_de_informacion"
146
- "aa_4_familiarizacion_con_OI"
147
- "aa_4_recoleccion_y_organizacion_de_informacion"
148
- "aa_4_procesamiento_de_informacion"
149
- "aa_4_tiempos_de_espera"
150
- "aa_4_desplazamientos"
151
- "aa_4_envio_de_informacion"
152
- "aa_4_preservacion_de_informacion"
153
- "aa_5_familiarizacion_con_OI"
154
- "aa_5_recoleccion_y_organizacion_de_informacion"
155
- "aa_5_procesamiento_de_informacion"
156
- "aa_5_tiempos_de_espera"
157
- "aa_5_desplazamientos"
158
- "aa_5_envio_de_informacion"
159
- "aa_5_preservacion_de_informacion"
160
- "aa_6_familiarizacion_con_OI"
161
- "aa_6_recoleccion_y_organizacion_de_informacion"
162
- "aa_6_procesamiento_de_informacion"
163
- "aa_6_tiempos_de_espera"
164
- "aa_6_desplazamientos"
165
- "aa_6_envio_de_informacion"
166
- "aa_6_preservacion_de_informacion"
167
- "aa_7_familiarizacion_con_OI"
168
- "aa_7_recoleccion_y_organizacion_de_informacion"
169
- "aa_7_procesamiento_de_informacion"
170
- "aa_7_tiempos_de_espera"
171
- "aa_7_desplazamientos"
172
- "aa_7_envio_de_informacion"
173
- "aa_7_preservacion_de_informacion"
174
- ]
175
-
176
-
177
- io_categories = [],
178
- aa_categories_unique = []
179
- aa_categories = []
180
-
181
-
182
- if LANGUAGE == "ES":
183
- io_categories = io_categories_ES,
184
- aa_categories_unique = aa_categories_unique_ES
185
- aa_categories = aa_categories_ES
186
- cost_type = cost_type_ES
187
- affected_entity = affected_entity_ES
188
- elif LANGUAGE == "PT":
189
- io_categories = io_categories_PT,
190
- aa_categories_unique = aa_categories_unique_PT
191
- aa_categories = aa_categories_PT
192
- cost_type = cost_type_PT
193
- affected_entity = affected_entity_PT
194
-
195
- urls = {
196
- "raw": "./data/raw.parquet",
197
- "sentences_unlabeled": "./data/unlabeled.parquet",
198
- "sentences_labeled_train": "./data/labeled_train.parquet",
199
- "sentences_labeled_test": "./data/labeled_test.parquet",
200
- },
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
py_legislation_metadata.py DELETED
@@ -1,69 +0,0 @@
1
-
2
-
3
- import textwrap
4
- import datasets
5
-
6
-
7
-
8
-
9
- # [i] -
10
- # [i] GENERAL DESCRIPTIONS -
11
- # [i] -
12
-
13
- PY_LEGISLATION_METADATA = {
14
- "citation" : """\
15
- @InProceedings{
16
- huggingface:dataset,
17
- title = {Paraguay Legislation Dataset},
18
- author={Peres, Fernando; Costa, Victor},
19
- year={2023}
20
- }
21
- """,
22
-
23
- "description" :textwrap.dedent("""\
24
- Dataset for researching - NLP techniques on PARAGUAY legislation.
25
- """),
26
-
27
- "homepage" : "https://www.leyes.com.py/",
28
-
29
- "license" : "apache-2.0",
30
-
31
- "urls" : {
32
- "raw": "./data/0_raw/raw.parquet",
33
- "sentences_unlabeled": "./data/1_sentences_unlabeled/unlabeled.parquet",
34
- "sentences_labeled": "./data/2_sentences_labeled/labeled.parquet",
35
- },
36
-
37
- "raw-description" : textwrap.dedent("""
38
- Data extracted from the sources files (URls, PDFs and Word files) without any transformation or sentence splitter. It can be helpful because you can access the raw data extracted from the seeds (PDFs and Word files) and apply other preprocessing tasks from this point to prepare the data without returning to extract texts from source files.
39
- """),
40
-
41
- "sentences-unlabeled-description" : textwrap.dedent("""
42
- Unlabeled corpora of Paraguay legislation. This data is prepared to be labeled by the experts. Each instance of the dataset represents a specific text passage, split by its original formatting extracted from raw text (from original documents)
43
-
44
- Each observation of the dataset represents a specific text passage.
45
- """),
46
-
47
- "sentences-labeled-description" : textwrap.dedent("""
48
- The labeled data is the ground truth data used to train the models. This data is annotated by legal experts indicating the existence of administrative costs (and other types) in the legislation.
49
-
50
- Each observation of the dataset represents a specific text passage.
51
- """),
52
- }
53
-
54
-
55
- x = {
56
- "config_names" : {
57
- "raw": {
58
- "description" : "",
59
- "features" : {
60
- "source_id": datasets.Value(dtype="int64"),
61
- "doc_source_id": datasets.Value(dtype="int64"),
62
- "document": datasets.Value(dtype="string"),
63
- "text": datasets.Value(dtype="string"),
64
- }
65
- }
66
- }
67
- }
68
-
69
- # x["config_names"]["raw"]["description"]