標註資料用V2.ipynb

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    "\n",
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    "json_files = [pos_json for pos_json in os.listdir(path_to_json) if pos_json.endswith('.json')]\n",
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    "#\n",
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    "#\n",
    "#with open('J://Legal_Judgment//臺灣新北地方法院_改_V2//'+json_files[0],\"r\",encoding=\"utf-8\") as f:\n",
    "#    dt = json.load(f)\n",
    "\n",
    "##%%\n",
    "#\n",
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    "#    \"id\": 0,\n",
    "#    \"court\": [dt[\"court\"]],\n",
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    "#    \"no\": [dt[\"no\"]],\n",
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    "#    \"reason\": [dt[\"reason\"]],\n",
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    "\n",
    "    #spe = '丙○○意圖為自己不法之所有，基於搶奪之犯意，先後為下列搶奪行為：(一)於民國105年10月8日晚間7時20分許，騎乘登記於不知情之王介平名下之車牌號碼000-000號普通重型機車，行經高雄市○○區○○○路000號前時，將口罩脫下遮掩車牌，自後靠近步行在人行道上之甲○○，趁甲○○不及防備之際，以左手徒手掠取甲○○右手持有之背包1只（內有現金新臺幣【下同】9500元、索尼牌ZR綠色及Xperformance金色行動電話共2具【IMEI：000000000000000、000000000000000號】、長夾1個、信用卡及金融卡共5張、國民身分證2張、國民健康保險卡1張、普通重型機車駕照1張、識別證2張等物）得手後逃逸。嗣因丙○○將背包內之現金取走後，將背包棄置在高雄市鳳山區武營路某處，再經民眾在高雄市鳳山區衛武營附近拾獲上開背包（內有長夾1個、國民身分證2張、國民健康保險卡1張、信用卡3張、金融卡1張等物），遂送交警察機關發還甲○○領回。(二)於同年10月10日晚間11時5分許，騎乘向不知情之劉伊恩借用之車牌號碼000-0000號普通重型機車，行經高雄市○○區○○○路000號前時，使用口罩遮掩車牌，自後靠近步行在人行道上之少年乙○○（89年生，基於兒童及少年福利與權益保障法第69條第2項規定不得揭露足以識別少年身分之資訊，年籍詳卷），趁乙○○不及防備之際，以左手徒手掠取乙○○右手持有之背包1只（內有皮夾1只、現金3萬2000元、提款卡1張、國民身分證1張、國民健康保險卡1張等物）得手後逃逸，並將現金取出，其餘物品則丟棄。嗣為警循線於105年10月16日凌晨2時許，在高雄市○○區○○路000巷00號前查獲，並扣得現金2600元。'\n",
    "    show = 0\n",
    "    cnt = 0\n",
    "    for x in range(1,len(json_files)):\n",
    "        with open('J://Legal_Judgment//臺灣新北地方法院_改_V2//'+json_files[x],\"r\",encoding=\"utf-8\") as f:\n",
    "            dt = json.load(f)\n",
    "\n",
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    "            if (str(dt[\"judgement\"]).index(str(dt[\"Situation\"])) < 0):\n",
    "                print(\"error1:\" + dt[\"no\"])\n",
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    "\n",
    "\n",
    "            new = pd.DataFrame({\n",
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    "            #\"judgement_SIT\": [dt[\"judgement_SIT\"]],\n",
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    "            })\n",
    "\n",
    "            bol = 0\n",
    "            show = 0\n",
    "            for index, row in new.iterrows():\n",
    "                row.Situation = re.sub(my_regex, \"\", str(row.Situation).replace(my_regex, \"\"))\n",
    "                #if (len(row.Situation) > 508):\n",
    "                if (len(tokenizer.tokenize(row.Situation)) > 512):\n",
    "                    bol = 1\n",
    "\n",
    "            if (bol == 1):\n",
    "                continue\n",
    "\n",
    "            df = df.append(new)\n",
    "            cnt += 1\n",
    "            if (cnt % 1000 == 0):\n",
    "                print(cnt)\n",
    "\n",
    "        except:\n",
    "            print(dt[\"no\"])"
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    "df = pd.read_csv('.//QA_Test1//HBert//'+ dir + '//Result_2.csv', index_col=0)\n",
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    "#df = pd.read_csv('J://Legal_Judgment//Result.csv', index_col=0)\n",
    "test = pd.read_csv('.//QA_Test1//HBert//'+ dir + '//Test500.csv')\n",
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    "class Data(object):\n",
    "    def __init__(self):\n",
    "        self.paragraphs = []\n",
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    "djson1 = Djson()\n",
    "for index, row in df1.iterrows():\n",
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    "        if (row.judgement.index(row.Situation) < 0):\n",
    "            print(index)\n",
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    "my_regex = r\"[\\(\\（]([^一二三四五六七八九零十1234567890]{1}[^\\)\\）]+|[一二三四五六七八九零十1234567890]{1}[^\\)\\）]{1,})[\\)\\）]\"\n",
    "\n",
    "df1['judgement'] = df1['judgement'].str.replace(my_regex, \"\")\n",
    "df1['Situation'] = df1['Situation'].str.replace(my_regex, \"\")"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "outputs": [],
   "source": [
    "djson1 = ''\n",
    "djson1 = Djson()\n",
    "for index, row in df1.iterrows():\n",
    "    try:\n",
    "        if (row.judgement.index(row.Situation) < 0):\n",
    "            print(index)\n",
    "            print(row.no)\n",
    "\n",
    "        d = Data()\n",
    "        d.paragraphs = [{\"id\" : \"TRAIN_\" + str(index),\n",
    "                      #\"context\" : row.reason + \"[SEP]\" + row.judgement,\n",
    "                      \"context\" : row.judgement,\n",
    "                      \"qas\":[{\n",
    "                          \"question\" :\"?\",\n",
    "                          \"id\" : \"TRAIN_\" + str(index) + \"_QUERY_0\",\n",
    "                          \"answers\" :[{\n",
    "                              \"text\" : row.Situation,\n",
    "                              \"answer_start\" : row.judgement.index(row.Situation) #+ len(row.reason + \"[SET]\")\n",
    "                          }]\n",
    "                      }]\n",
    "                    }\n",
    "                    ]\n",
    "        d.id = \"TRAIN_\" + str(index)\n",
    "        d.title = row.no\n",
    "        djson1.data.append(d)\n",
    "    except:\n",
    "        print(index)\n",
    "        print(row.no)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "outputs": [],
   "source": [
    "y = json.dumps(djson1, default=lambda o: o.__dict__, ensure_ascii=False)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "outputs": [],
   "source": [
    "with open('./QA_Test1/HBert/'+ dir + '/train_'+ str(train_num) + '_X.json', 'w', encoding='utf8') as outfile:\n",
    "#with open('./QA_Test1/HBert/dataV3/train_'+ str(train_num) + '_Y.json', 'w', encoding='utf8') as outfile:\n",
    "    json.dump(djson1, outfile, default=lambda o: o.__dict__ , ensure_ascii=False)"
   ],
   "metadata": {
    "collapsed": false,
    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
    }
   }
  },
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   "execution_count": 27,
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "15\n"
     ]
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   "source": [
    "str = '0000000-0000000'\n",
    "print(len(str))"
   ],
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    "pycharm": {
     "name": "#%%\n"
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 "metadata": {
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   "display_name": "Python 3",
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   "name": "python3"
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