code/title_generation/title_generation_T5_fine_tuned.ipynb

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   "id": "f86d7c70",
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   "source": [
    "#### Generate headline based on the article text using the Fine-tuned T5-base model on train and test set of clickbait and no-clickbait samples"
   ]
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   "source": [
    "import torch\n",
    "from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import os"
   ]
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   "execution_count": 2,
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    "device = 'cuda'\n",
    "model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(\"Michau/t5-base-en-generate-headline\")\n",
    "model.load_state_dict(torch.load('./finetuneT5/final-t5-finetuned-epoch-2.pt'))\n",
    "tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(\"Michau/t5-base-en-generate-headline\")\n",
    "model = model.to(device)"
   ]
  },
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   "execution_count": 3,
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   "source": [
    "max_len = 128\n",
    "\n",
    "def get_generated_headline(text, i):    \n",
    "    print(i)\n",
    "    encoding = tokenizer.encode_plus(text, return_tensors = \"pt\")\n",
    "    input_ids = encoding[\"input_ids\"].to(device)\n",
    "    attention_masks = encoding[\"attention_mask\"].to(device)\n",
    "    \n",
    "    beam_outputs = model.generate(\n",
    "    input_ids = input_ids,\n",
    "    attention_mask = attention_masks,\n",
    "    max_length = max_len,\n",
    "    num_beams = 3,\n",
    "    early_stopping = True,\n",
    "    )\n",
    "\n",
    "    result = tokenizer.decode(beam_outputs[0])\n",
    "#     print(result)\n",
    "    result = result.split('>')[1].split('</')[0].strip()\n",
    "\n",
    "    return result"
   ]
  },
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   "outputs": [],
   "source": [
    "path = \"./TitleGenData/\""
   ]
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "clickbait_test_data.csv\n",
      "no_clickbait_test_data.csv\n",
      "clickbait_train_data.csv\n",
      ".ipynb_checkpoints\n",
      "no_clickbait_train_data.csv\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for f in os.listdir(path):\n",
    "    print(f)"
   ]
  },
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   "execution_count": 6,
   "id": "ef5ba3b4",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# # run the scriipt on each of these CSVs\n",
    "\n",
    "# readp = path + 'no_clickbait_train_data.csv'\n",
    "# no_clickbait_train_data = pd.read_csv(readp)\n",
    "# no_clickbait_train_data"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "9799b3e7",
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    {
     "data": {
      "text/html": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>postText</th>\n",
       "      <th>targetParagraphs</th>\n",
       "      <th>truthClass</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>this is good</td>\n",
       "      <td>President Donald Trump has appointed the pro-l...</td>\n",
       "      <td>clickbait</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>Meet the happiest #dog in the world!</td>\n",
       "      <td>Adorable is probably an understatement. This a...</td>\n",
       "      <td>clickbait</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>The top 10 best selling comic books of all time</td>\n",
       "      <td>More By Brian Prowse-Gany In celebration of Na...</td>\n",
       "      <td>clickbait</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>Players to know, QBs to watch and more 👀nnGuid...</td>\n",
       "      <td>The first round of the 2017 NFL draft was nota...</td>\n",
       "      <td>clickbait</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>White House reporter @alivitali on her first 1...</td>\n",
       "      <td>The most consistent thing about my life for th...</td>\n",
       "      <td>clickbait</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ],
      "text/plain": [
       "                                            postText  \\\n",
       "0                                       this is good   \n",
       "1               Meet the happiest #dog in the world!   \n",
       "2    The top 10 best selling comic books of all time   \n",
       "3  Players to know, QBs to watch and more 👀nnGuid...   \n",
       "4  White House reporter @alivitali on her first 1...   \n",
       "\n",
       "                                    targetParagraphs truthClass  \n",
       "0  President Donald Trump has appointed the pro-l...  clickbait  \n",
       "1  Adorable is probably an understatement. This a...  clickbait  \n",
       "2  More By Brian Prowse-Gany In celebration of Na...  clickbait  \n",
       "3  The first round of the 2017 NFL draft was nota...  clickbait  \n",
       "4  The most consistent thing about my life for th...  clickbait  "
      ]
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    }
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   "source": [
    "readp = path + 'clickbait_train_data.csv'\n",
    "clickbait_train_data = pd.read_csv(readp)\n",
    "clickbait_train_data.head()"
   ]
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   "id": "40dacabd",
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   "source": [
    "chop = 512 # take the first 512 characters of targetParagraphs\n",
    "\n",
    "all_targetParagraphs = [] \n",
    "result = []"
   ]
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    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "all_targetParagraphs: 5437\n",
      "0\n",
      "1\n",
      "2\n",
      "3\n",
      "4\n",
      "5\n",
      "6\n",
      "7\n",
      "8\n",
      "9\n",
      "10\n",
      "11\n",
      "12\n",
      "13\n",
      "14\n",
      "15\n",
      "16\n",
      "17\n",
      "18\n",
      "19\n",
      "20\n",
      "21\n",
      "22\n",
      "23\n",
      "24\n",
      "25\n",
      "26\n",
      "27\n",
      "28\n",
      "29\n",
      "30\n",
      "31\n",
      "32\n",
      "33\n",
      "34\n",
      "35\n",
      "36\n",
      "37\n",
      "38\n",
      "39\n",
      "40\n",
      "41\n",
      "42\n",
      "43\n",
      "44\n",
      "45\n",
      "46\n",
      "47\n",
      "48\n",
      "49\n",
      "50\n",
      "51\n",
      "52\n",
      "53\n",
      "54\n",
      "55\n",
      "56\n",
      "57\n",
      "58\n",
      "59\n",
      "60\n",
      "61\n",
      "62\n",
      "63\n",
      "64\n",
      "65\n",
      "66\n",
      "67\n",
      "68\n",
      "69\n",
      "70\n",
      "71\n",
      "72\n",
      "73\n",
      "74\n",
      "75\n",
      "76\n",
      "77\n",
      "78\n",
      "79\n",
      "80\n",
      "81\n",
      "82\n",
      "83\n",
      "84\n",
      "85\n",
      "86\n",
      "87\n",
      "88\n",
      "89\n",
      "90\n",
      "91\n",
      "92\n",
      "93\n",
      "94\n",
      "95\n",
      "96\n",
      "97\n",
      "98\n",
      "99\n",
      "100\n",
      "101\n",
      "102\n",
      "103\n",
      "104\n",
      "105\n",
      "106\n",
      "107\n",
      "108\n",
      "109\n",
      "110\n",
      "111\n",
      "112\n",
      "113\n",
      "114\n",
      "115\n",
      "116\n",
      "117\n",
      "118\n",
      "119\n",
      "120\n",
      "121\n",
      "122\n",
      "123\n",
      "124\n",
      "125\n",
      "126\n",
      "127\n",
      "128\n",
      "129\n",
      "130\n",
      "131\n",
      "132\n",
      "133\n",
      "134\n",
      "135\n",
      "136\n",
      "137\n",
      "138\n",
      "139\n",
      "140\n",
      "141\n",
      "142\n",
      "143\n",
      "144\n",
      "145\n",
      "146\n",
      "147\n",
      "148\n",
      "149\n",
      "150\n",
      "151\n",
      "152\n",
      "153\n",
      "154\n",
      "155\n",
      "156\n",
      "157\n",
      "158\n",
      "159\n",
      "160\n",
      "161\n",
      "162\n",
      "163\n",
      "164\n",
      "165\n",
      "166\n",
      "167\n",
      "168\n",
      "169\n",
      "170\n",
      "171\n",
      "172\n",
      "173\n",
      "174\n",
      "175\n",
      "176\n",
      "177\n",
      "178\n",
      "179\n",
      "180\n",
      "181\n",
      "182\n",
      "183\n",
      "184\n",
      "185\n",
      "186\n",
      "187\n",
      "188\n",
      "189\n",
      "190\n",
      "191\n",
      "192\n",
      "193\n",
      "194\n",
      "195\n",
      "196\n",
      "197\n",
      "198\n",
      "199\n",
      "200\n",
      "201\n",
      "202\n",
      "203\n",
      "204\n",
      "205\n",
      "206\n",
      "207\n",
      "208\n",
      "209\n",
      "210\n",
      "211\n",
      "212\n",
      "213\n",
      "214\n",
      "215\n",
      "216\n",
      "217\n",
      "218\n",
      "219\n",
      "220\n",
      "221\n",
      "222\n",
      "223\n",
      "224\n",
      "225\n",
      "226\n",
      "227\n",
      "228\n",
      "229\n",
      "230\n",
      "231\n",
      "232\n",
      "233\n",
      "234\n",
      "235\n",
      "236\n",
      "237\n",
      "238\n",
      "239\n",
      "240\n",
      "241\n",
      "242\n",
      "243\n",
      "244\n",
      "245\n",
      "246\n",
      "247\n",
      "248\n",
      "249\n",
      "250\n",
      "251\n",
      "252\n",
      "253\n",
      "254\n",
      "255\n",
      "256\n",
      "257\n",
      "258\n",
      "259\n",
      "260\n",
      "261\n",
      "262\n",
      "263\n",
      "264\n",
      "265\n",
      "266\n",
      "267\n",
      "268\n",
      "269\n",
      "270\n",
      "271\n",
      "272\n",
      "273\n",
      "274\n",
      "275\n",
      "276\n",
      "277\n",
      "278\n",
      "279\n",
      "280\n",
      "281\n",
      "282\n",
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      "284\n",
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      "290\n",
      "291\n",
      "292\n",
      "293\n",
      "294\n",
      "295\n",
      "296\n",
      "297\n",
      "298\n",
      "299\n",
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      "301\n",
      "302\n",
      "303\n",
      "304\n",
      "305\n",
      "306\n",
      "307\n",
      "308\n",
      "309\n",
      "310\n",
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      "312\n",
      "313\n",
      "314\n",
      "315\n",
      "316\n",
      "317\n",
      "318\n",
      "319\n",
      "320\n",
      "321\n",
      "322\n",
      "323\n",
      "324\n",
      "325\n",
      "326\n",
      "327\n",
      "328\n",
      "329\n",
      "330\n",
      "331\n",
      "332\n",
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    "for i, text in enumerate(all_targetParagraphs):\n",
    "    result.append(get_generated_headline(text, i))\n",
    "# #     break\n",
    "\n",
    "print('done', len(result))"
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    "len(result)"
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    "import pandas as pd\n",
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    "clickbait_train_data['generatedPostText'] = result\n",
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