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View hidden_markov_model_part2.py
def inference(self, sentence: List[str]) -> Tuple[List[int], List[float]]:
probabilities = np.zeros((len(self.Q), len(sentence)))
transitions = np.zeros((len(self.Q), len(sentence)))
# Forward calculation
for i, token in enumerate(sentence):
observation = 0
if token in self._reversed_V:
observation = self._reversed_V[token]
if i == 0:
View hidden_markov_part1.py
class HiddenMarkovModel:
def __init__(
self, environment: ConllEnvironment, smooth_factor: float = 1e-10
) -> None:
self.Q = environment.states
self.V = environment.observations
self._reversed_V = environment.to_reverse_dict(self.V)
# A = transition probability matrix
self.A = np.zeros((len(self.Q), len(self.Q)))
# B = probability of observation from state (p(o|s))
View xbrl_part3_read_doc.py
xbrl_data = []
for i, row in data.iterrows():
tag_name = row["element"]
for n in namespaces:
if tag_name.startswith(n):
tag_name = f"{n}:{tag_name.replace(n + '_', '')}"
break
@icoxfog417
icoxfog417 / xbrl_part3_read_link.py
Last active Nov 20, 2019
xbrl_part3_read_link.py
View xbrl_part3_read_link.py
View xbrl_part3_role_ref.py
role_ref_tags = xbrl_dir.xbrl.find_all("link:roleRef")
role_ref_elements = [t.element for t in role_ref_tags]
role_refs = {}
for e in role_ref_elements:
role_refs[e["roleURI"]] = e["xlink:href"]
roles = {}
for r in role_refs:
role_name = taxonomy.read(role_refs[r]).element.find("link:definition").text
View report_format.csv
No 報告書略号 略号
1 有価証券届出書 srs
2 有価証券報告書 asr
3 有価証券報告書【みなし有価証券届出書】 drs
4 四半期報告書 (sの部分が時期に応じ1~5に変化) qsr
5 中間期報告書 ssr
6 臨時報告書 esr
7 発行登録書 rst
8 発行登録追補書類 rep
9 自己株券買付状況報告書 sbr
View ordinance.csv
No 内閣府令及び会計基準 略号
1 企業内容等の開示に関する内閣府令 crp
2 財務計算に関する書類その他の情報の適正性を確保するための体制に関する内閣府令 ctl
3 特定有価証券の内容等の開示に関する内閣府令 sps
4 発行者以外の者による株券等の公開買付けの開示に関する内閣府令 too
5 発行者による上場株券等の公開買付けの開示に関する内閣府令 toi
6 株券等の大量保有の状況の開示に関する内閣府令 lvh
7 財務諸表等の監査証明に関する内閣府令 aud
8 日本基準財務諸表のうち本表に係る部分 pfs
9 IFRS 財務諸表 igp
View analysis_of_sec.ipynb
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@icoxfog417
icoxfog417 / allennlp_tutorial_tuner.py
Last active Jun 10, 2019
allennlp_tutorial_tuner.py
View allennlp_tutorial_tuner.py
hyperparameter_ranges = {
"lr": ContinuousParameter(0.01, 0.1),
"embedding-dim": CategoricalParameter([6, 12]),
"hidden-dim": CategoricalParameter([6, 12])
}
objective_metric_name = "validation loss"
objective_type = "Minimize"
metric_definitions = [
{"Name": objective_metric_name,