Takahiro Kubo icoxfog417

## 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

## analysis_of_sec.ipynb

      
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                icoxfog417
                / analysis_of_sec.ipynb
            
            
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## edi_security_list.csv

          
            EDINET CODE
            証券コード
            会社名
            33業種区分
            17業種区分
            規模区分

            
              E01631
              64800
              日本トムソン株式会社
              機械
              機械 
              6

            
              E04768
              85840
              株式会社ジャックス
              その他金融業
              金融（除く銀行） 
              6

            
              E25551
              28820
              イートアンド株式会社
              食料品
              食品 
              7

            
              E00645
              38650
              北越紀州製紙株式会社
              パルプ・紙
              素材・化学 
              6

            
              E01092
              51950
              バンドー化学株式会社
              ゴム製品
              自動車・輸送機 
              7

            
              E00815
              41820
              三菱瓦斯化学株式会社
              化学
              素材・化学 
              4

            
              E00871
              42420
              株式会社タカギセイコー
              化学
              素材・化学

            
              E02986
              33740
              内外テック株式会社
              卸売業
              商社・卸売

            
              E30863
              
              JA三井リース株式会社

## 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,

## asyncio_examples.py
import asyncio
import concurrent.futures
import requests


Seconds = [
    ("first", 5),
    ("second", 0),
    ("third", 3)
]

## allennlp_tutorial_estimator2.py
estimator = PyTorch(entry_point="tuning.py",
                    source_dir="../../allennlp-sagemaker-tuning",
                    dependencies=[from_root("example"), from_root(".venv")],
                    role=role,
                    framework_version="1.0.0",
                    train_instance_count=1,
                    train_instance_type="ml.p2.8xlarge",
                    hyperparameters={
                        "train-file-name": os.path.basename(s3_paths[0]),
                        "validation": os.path.basename(s3_paths[1]),

## allennlp_tutorial_estimator.py
estimator = PyTorch(entry_point="tuning.py",
                    role=role,
                    framework_version="1.0.0",
                    train_instance_count=1,
                    train_instance_type="ml.p2.8xlarge",
                    hyperparameters={
                        "train-file-name": os.path.basename(s3_paths[0]),
                        "validation": os.path.basename(s3_paths[1]),
                        "epochs": 10
                    })

## allennlp_tutorial_train.py
model = LstmTagger(word_embeddings, lstm, vocab)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
iterator = BucketIterator(batch_size=2, sorting_keys=[("sentence", "num_tokens")])
iterator.index_with(vocab)

trainer = Trainer(model=model,
                  optimizer=optimizer,
                  iterator=iterator,
                  train_dataset=train_dataset,
                  validation_dataset=validation_dataset,

## allennlp_tutorial.py
class LstmTagger(Model):

    def __init__(self,
                 word_embeddings: TextFieldEmbedder,
                 encoder: Seq2SeqEncoder,
                 vocab: Vocabulary) -> None:
        super().__init__(vocab)
        self.word_embeddings = word_embeddings
        self.encoder = encoder
        self.hidden2tag = torch.nn.Linear(in_features=encoder.get_output_dim(),

## airflow_custom_sensor_example.py
class EDINETGetDocumentSensor(BaseSensorOperator):

    @apply_defaults
    def __init__(self, document_type="xbrl", *args, **kwargs):
        self.document_type = document_type
        self._next_document_index = -1
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def poke(self, context):
        document_ids = context["task_instance"].xcom_pull(
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
EDINET CODE	証券コード	会社名	33業種区分	17業種区分	規模区分
E01631	64800	日本トムソン株式会社	機械	機械	6
E04768	85840	株式会社ジャックス	その他金融業	金融（除く銀行）	6
E25551	28820	イートアンド株式会社	食料品	食品	7
E00645	38650	北越紀州製紙株式会社	パルプ・紙	素材・化学	6
E01092	51950	バンドー化学株式会社	ゴム製品	自動車・輸送機	7
E00815	41820	三菱瓦斯化学株式会社	化学	素材・化学	4
E00871	42420	株式会社タカギセイコー	化学	素材・化学
E02986	33740	内外テック株式会社	卸売業	商社・卸売
E30863		JA三井リース株式会社
	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,
	import asyncio
	import concurrent.futures
	import requests


	Seconds = [
	("first", 5),
	("second", 0),
	("third", 3)
	]
	estimator = PyTorch(entry_point="tuning.py",
	source_dir="../../allennlp-sagemaker-tuning",
	dependencies=[from_root("example"), from_root(".venv")],
	role=role,
	framework_version="1.0.0",
	train_instance_count=1,
	train_instance_type="ml.p2.8xlarge",
	hyperparameters={
	"train-file-name": os.path.basename(s3_paths[0]),
	"validation": os.path.basename(s3_paths[1]),
	model = LstmTagger(word_embeddings, lstm, vocab)
	optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
	iterator = BucketIterator(batch_size=2, sorting_keys=[("sentence", "num_tokens")])
	iterator.index_with(vocab)

	trainer = Trainer(model=model,
	optimizer=optimizer,
	iterator=iterator,
	train_dataset=train_dataset,
	validation_dataset=validation_dataset,
	class LstmTagger(Model):

	def __init__(self,
	word_embeddings: TextFieldEmbedder,
	encoder: Seq2SeqEncoder,
	vocab: Vocabulary) -> None:
	super().__init__(vocab)
	self.word_embeddings = word_embeddings
	self.encoder = encoder
	self.hidden2tag = torch.nn.Linear(in_features=encoder.get_output_dim(),
	class EDINETGetDocumentSensor(BaseSensorOperator):

	@apply_defaults
	def __init__(self, document_type="xbrl", args, *kwargs):
	self.document_type = document_type
	self._next_document_index = -1
	super().__init__(args, *kwargs)

	def poke(self, context):
	document_ids = context["task_instance"].xcom_pull(