-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
CRAN1_out.txt
2456 lines (2134 loc) · 72.6 KB
/
CRAN1_out.txt
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
859
860
861
862
863
864
865
866
867
868
869
870
871
872
873
874
875
876
877
878
879
880
881
882
883
884
885
886
887
888
889
890
891
892
893
894
895
896
897
898
899
900
901
902
903
904
905
906
907
908
909
910
911
912
913
914
915
916
917
918
919
920
921
922
923
924
925
926
927
928
929
930
931
932
933
934
935
936
937
938
939
940
941
942
943
944
945
946
947
948
949
950
951
952
953
954
955
956
957
958
959
960
961
962
963
964
965
966
967
968
969
970
971
972
973
974
975
976
977
978
979
980
981
982
983
984
985
986
987
988
989
990
991
992
993
994
995
996
997
998
999
1000
Building tfidf matrix...
Done.
Tfidf matrix selected.
SVD
Building latent space using svd decomposition...
Current matrix in use is: tfidf.
Done.
Computing query-corpus similarity using SVD latent space...
Embedding type: tfidf
Latent SVD dimension: 100
Done.
Query 0: P: 0.4 R: 0.20689655172413793
Query 1: P: 0.13333333333333333 R: 0.08
Query 2: P: 0.5333333333333333 R: 0.8888888888888888
Query 3: P: 0.13333333333333333 R: 0.6666666666666666
Query 5: P: 0.26666666666666666 R: 0.8
Query 7: P: 0.2 R: 0.25
Query 8: P: 0.13333333333333333 R: 0.5
Query 9: P: 0.26666666666666666 R: 0.4444444444444444
Query 10: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 11: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 13: P: 0.13333333333333333 R: 0.6666666666666666
Query 14: P: 0.13333333333333333 R: 0.6666666666666666
Query 15: P: 0.13333333333333333 R: 0.5
Query 16: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 17: P: 0.13333333333333333 R: 0.5
Query 19: P: 0.2 R: 0.3
Query 20: P: 0.13333333333333333 R: 0.4
Query 23: P: 0.2 R: 0.75
Query 24: P: 0.4 R: 0.6
Query 25: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 28: P: 0.13333333333333333 R: 0.2
Query 29: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 32: P: 0.13333333333333333 R: 0.5
Query 33: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 34: P: 0.06666666666666667 R: 0.25
Query 36: P: 0.2 R: 0.3
Query 37: P: 0.06666666666666667 R: 0.09090909090909091
Query 38: P: 0.26666666666666666 R: 0.2857142857142857
Query 39: P: 0.13333333333333333 R: 0.15384615384615385
Query 40: P: 0.2 R: 0.75
Query 41: P: 0.2 R: 0.5
Query 42: P: 0.2 R: 0.42857142857142855
Query 44: P: 0.13333333333333333 R: 0.15384615384615385
Query 45: P: 0.06666666666666667 R: 0.0625
Query 46: P: 0.3333333333333333 R: 0.3333333333333333
Query 47: P: 0.13333333333333333 R: 0.16666666666666666
Query 48: P: 0.13333333333333333 R: 0.6666666666666666
Query 49: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 50: P: 0.26666666666666666 R: 0.36363636363636365
Query 51: P: 0.2 R: 0.6
Query 52: P: 0.26666666666666666 R: 0.36363636363636365
Query 53: P: 0.06666666666666667 R: 0.1
Query 54: P: 0.26666666666666666 R: 0.36363636363636365
Query 55: P: 0.13333333333333333 R: 0.18181818181818182
Query 56: P: 0.2 R: 0.2
Query 57: P: 0.06666666666666667 R: 0.1
Query 58: P: 0.06666666666666667 R: 0.2
Query 59: P: 0.2 R: 0.5
Query 60: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 63: P: 0.13333333333333333 R: 0.6666666666666666
Query 64: P: 0.4 R: 0.375
Query 65: P: 0.13333333333333333 R: 0.3333333333333333
Query 66: P: 0.4 R: 0.4
Query 68: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 70: P: 0.2 R: 0.3333333333333333
Query 72: P: 0.26666666666666666 R: 0.19047619047619047
Query 75: P: 0.2 R: 0.375
Query 76: P: 0.2 R: 0.42857142857142855
Query 77: P: 0.2 R: 0.75
Query 78: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 79: P: 0.13333333333333333 R: 0.4
Query 81: P: 0.13333333333333333 R: 0.3333333333333333
Query 83: P: 0.06666666666666667 R: 0.08333333333333333
Query 87: P: 0.4 R: 0.8571428571428571
Query 88: P: 0.2 R: 0.42857142857142855
Query 89: P: 0.13333333333333333 R: 0.14285714285714285
Query 90: P: 0.2 R: 0.3
Query 91: P: 0.4 R: 0.42857142857142855
Query 93: P: 0.2 R: 0.23076923076923078
Query 95: P: 0.13333333333333333 R: 0.14285714285714285
Query 99: P: 0.06666666666666667 R: 0.1
Query 100: P: 0.26666666666666666 R: 0.5714285714285714
Query 101: P: 0.06666666666666667 R: 0.2
Query 102: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 103: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 104: P: 0.13333333333333333 R: 0.3333333333333333
Query 105: P: 0.13333333333333333 R: 0.3333333333333333
Query 106: P: 0.2 R: 0.375
Query 107: P: 0.2 R: 0.375
Query 110: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 111: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 113: P: 0.06666666666666667 R: 0.2
Query 116: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 117: P: 0.06666666666666667 R: 0.25
Query 119: P: 0.2 R: 0.3
Query 120: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 121: P: 0.13333333333333333 R: 0.2
Query 122: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 125: P: 0.06666666666666667 R: 0.1111111111111111
Query 127: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 128: P: 0.2 R: 0.375
Query 129: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 130: P: 0.3333333333333333 R: 0.5555555555555556
Query 131: P: 0.6666666666666666 R: 0.625
Query 132: P: 0.3333333333333333 R: 0.625
Query 133: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 134: P: 0.26666666666666666 R: 0.4444444444444444
Query 135: P: 0.06666666666666667 R: 0.25
Query 136: P: 0.13333333333333333 R: 0.4
Query 137: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 140: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 143: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 144: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 145: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 146: P: 0.2 R: 0.2727272727272727
Query 147: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 148: P: 0.2 R: 0.25
Query 152: P: 0.13333333333333333 R: 0.25
Query 154: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 155: P: 0.4 R: 0.4
Query 156: P: 0.26666666666666666 R: 0.1
Query 157: P: 0.13333333333333333 R: 0.2222222222222222
Query 158: P: 0.13333333333333333 R: 0.2222222222222222
Query 160: P: 0.2 R: 0.42857142857142855
Query 161: P: 0.13333333333333333 R: 0.2222222222222222
Query 162: P: 0.13333333333333333 R: 0.5
Query 163: P: 0.13333333333333333 R: 0.2222222222222222
Query 164: P: 0.13333333333333333 R: 0.6666666666666666
Query 166: P: 0.13333333333333333 R: 0.6666666666666666
Query 167: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 168: P: 0.13333333333333333 R: 0.4
Query 169: P: 0.26666666666666666 R: 0.5714285714285714
Query 170: P: 0.2 R: 0.75
Query 171: P: 0.2 R: 0.6
Query 172: P: 0.13333333333333333 R: 0.6666666666666666
Query 173: P: 0.13333333333333333 R: 0.3333333333333333
Query 175: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 176: P: 0.2 R: 0.5
Query 177: P: 0.26666666666666666 R: 0.8
Query 178: P: 0.13333333333333333 R: 0.4
Query 179: P: 0.3333333333333333 R: 0.625
Query 181: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 183: P: 0.26666666666666666 R: 0.5
Query 184: P: 0.26666666666666666 R: 0.4
Query 185: P: 0.06666666666666667 R: 0.058823529411764705
Query 186: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 187: P: 0.4 R: 0.5
Query 188: P: 0.13333333333333333 R: 0.2
Query 189: P: 0.26666666666666666 R: 0.6666666666666666
Query 190: P: 0.4 R: 0.42857142857142855
Query 191: P: 0.13333333333333333 R: 0.4
Query 192: P: 0.3333333333333333 R: 0.5
Query 193: P: 0.2 R: 0.42857142857142855
Query 194: P: 0.06666666666666667 R: 0.25
Query 196: P: 0.06666666666666667 R: 0.25
Query 197: P: 0.13333333333333333 R: 0.4
Query 198: P: 0.06666666666666667 R: 0.1111111111111111
Query 200: P: 0.06666666666666667 R: 0.058823529411764705
Query 201: P: 0.2 R: 0.2
Query 202: P: 0.2 R: 0.2
Query 203: P: 0.06666666666666667 R: 0.06666666666666667
Query 207: P: 0.2 R: 0.42857142857142855
Query 208: P: 0.13333333333333333 R: 0.15384615384615385
Query 210: P: 0.06666666666666667 R: 0.08333333333333333
Query 211: P: 0.13333333333333333 R: 0.13333333333333333
Query 212: P: 0.13333333333333333 R: 0.16666666666666666
Query 214: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 216: P: 0.13333333333333333 R: 0.125
Query 218: P: 0.13333333333333333 R: 0.10526315789473684
Query 219: P: 0.26666666666666666 R: 0.2
Query 220: P: 0.2 R: 0.15789473684210525
Query 221: P: 0.4 R: 0.6
Query 222: P: 0.2 R: 0.6
Query 223: P: 0.06666666666666667 R: 0.1111111111111111
Query 224: P: 0.06666666666666667 R: 0.04
Query at least with positive precision: 165 out of 225
AutoEncoder
Declaring autoencoder architecture...
Done.
Current matrix in use is: tfidf.
Training autoencoder ...
Epoch 1 of 100
140it [00:02, 61.09it/s, loss=0.0155]
Epoch 2 of 100
140it [00:02, 63.23it/s, loss=0.0155]
Epoch 3 of 100
140it [00:02, 64.34it/s, loss=0.0155]
Epoch 4 of 100
140it [00:02, 63.52it/s, loss=0.0155]
Epoch 5 of 100
140it [00:02, 63.19it/s, loss=0.0156]
Epoch 6 of 100
140it [00:02, 63.84it/s, loss=0.0155]
Epoch 7 of 100
140it [00:02, 63.97it/s, loss=0.0155]
Epoch 8 of 100
140it [00:02, 63.41it/s, loss=0.0155]
Epoch 9 of 100
140it [00:02, 64.72it/s, loss=0.0155]
Epoch 10 of 100
140it [00:02, 63.50it/s, loss=0.0155]
Epoch 11 of 100
140it [00:02, 63.45it/s, loss=0.0155]
Epoch 12 of 100
140it [00:02, 64.18it/s, loss=0.0155]
Epoch 13 of 100
140it [00:02, 64.35it/s, loss=0.0155]
Epoch 14 of 100
140it [00:02, 64.24it/s, loss=0.0155]
Epoch 15 of 100
140it [00:02, 64.40it/s, loss=0.0155]
Epoch 16 of 100
140it [00:02, 63.88it/s, loss=0.0155]
Epoch 17 of 100
140it [00:02, 63.92it/s, loss=0.0155]
Epoch 18 of 100
140it [00:02, 64.02it/s, loss=0.0155]
Epoch 19 of 100
140it [00:02, 63.94it/s, loss=0.0155]
Epoch 20 of 100
140it [00:02, 63.87it/s, loss=0.0155]
Epoch 21 of 100
140it [00:02, 64.84it/s, loss=0.0155]
Epoch 22 of 100
140it [00:02, 63.89it/s, loss=0.0155]
Epoch 23 of 100
140it [00:02, 63.63it/s, loss=0.0156]
Epoch 24 of 100
140it [00:02, 64.77it/s, loss=0.0155]
Epoch 25 of 100
140it [00:02, 63.87it/s, loss=0.0155]
Epoch 26 of 100
140it [00:02, 63.30it/s, loss=0.0155]
Epoch 27 of 100
140it [00:02, 64.89it/s, loss=0.0155]
Epoch 28 of 100
140it [00:02, 62.67it/s, loss=0.0155]
Epoch 29 of 100
140it [00:02, 64.17it/s, loss=0.0155]
Epoch 30 of 100
140it [00:02, 63.99it/s, loss=0.0155]
Epoch 31 of 100
140it [00:02, 63.57it/s, loss=0.0155]
Epoch 32 of 100
140it [00:02, 64.04it/s, loss=0.0155]
Epoch 33 of 100
140it [00:02, 63.52it/s, loss=0.0155]
Epoch 34 of 100
140it [00:02, 64.68it/s, loss=0.0155]
Epoch 35 of 100
140it [00:02, 63.31it/s, loss=0.0155]
Epoch 36 of 100
140it [00:02, 64.11it/s, loss=0.0155]
Epoch 37 of 100
140it [00:02, 64.07it/s, loss=0.0155]
Epoch 38 of 100
140it [00:02, 63.19it/s, loss=0.0155]
Epoch 39 of 100
140it [00:02, 63.90it/s, loss=0.0155]
Epoch 40 of 100
140it [00:02, 64.43it/s, loss=0.0155]
Epoch 41 of 100
140it [00:02, 64.21it/s, loss=0.0155]
Epoch 42 of 100
140it [00:02, 63.93it/s, loss=0.0155]
Epoch 43 of 100
140it [00:02, 64.54it/s, loss=0.0155]
Epoch 44 of 100
140it [00:02, 62.81it/s, loss=0.0155]
Epoch 45 of 100
140it [00:02, 64.09it/s, loss=0.0155]
Epoch 46 of 100
140it [00:02, 64.04it/s, loss=0.0155]
Epoch 47 of 100
140it [00:02, 63.94it/s, loss=0.0155]
Epoch 48 of 100
140it [00:02, 63.35it/s, loss=0.0156]
Epoch 49 of 100
140it [00:02, 64.06it/s, loss=0.0155]
Epoch 50 of 100
140it [00:02, 63.64it/s, loss=0.0155]
Epoch 51 of 100
140it [00:02, 63.46it/s, loss=0.0155]
Epoch 52 of 100
140it [00:02, 63.56it/s, loss=0.0155]
Epoch 53 of 100
140it [00:02, 64.36it/s, loss=0.0155]
Epoch 54 of 100
140it [00:02, 63.66it/s, loss=0.0155]
Epoch 55 of 100
140it [00:02, 63.78it/s, loss=0.0155]
Epoch 56 of 100
140it [00:02, 63.58it/s, loss=0.0155]
Epoch 57 of 100
140it [00:02, 62.32it/s, loss=0.0155]
Epoch 58 of 100
140it [00:02, 64.11it/s, loss=0.0155]
Epoch 59 of 100
140it [00:02, 63.83it/s, loss=0.0155]
Epoch 60 of 100
140it [00:02, 64.45it/s, loss=0.0155]
Epoch 61 of 100
140it [00:02, 64.32it/s, loss=0.0155]
Epoch 62 of 100
140it [00:02, 63.53it/s, loss=0.0155]
Epoch 63 of 100
140it [00:02, 64.42it/s, loss=0.0155]
Epoch 64 of 100
140it [00:02, 63.97it/s, loss=0.0155]
Epoch 65 of 100
140it [00:02, 63.94it/s, loss=0.0155]
Epoch 66 of 100
140it [00:02, 64.14it/s, loss=0.0155]
Epoch 67 of 100
140it [00:02, 63.92it/s, loss=0.0155]
Epoch 68 of 100
140it [00:02, 63.87it/s, loss=0.0155]
Epoch 69 of 100
140it [00:02, 64.31it/s, loss=0.0155]
Epoch 70 of 100
140it [00:02, 63.40it/s, loss=0.0155]
Epoch 71 of 100
140it [00:02, 64.22it/s, loss=0.0155]
Epoch 72 of 100
140it [00:02, 64.23it/s, loss=0.0155]
Epoch 73 of 100
140it [00:02, 63.80it/s, loss=0.0155]
Epoch 74 of 100
140it [00:02, 63.80it/s, loss=0.0155]
Epoch 75 of 100
140it [00:02, 64.72it/s, loss=0.0155]
Epoch 76 of 100
140it [00:02, 63.91it/s, loss=0.0155]
Epoch 77 of 100
140it [00:02, 63.95it/s, loss=0.0155]
Epoch 78 of 100
140it [00:02, 64.33it/s, loss=0.0156]
Epoch 79 of 100
140it [00:02, 62.95it/s, loss=0.0155]
Epoch 80 of 100
140it [00:02, 64.23it/s, loss=0.0155]
Epoch 81 of 100
140it [00:02, 63.93it/s, loss=0.0155]
Epoch 82 of 100
140it [00:02, 63.82it/s, loss=0.0156]
Epoch 83 of 100
140it [00:02, 64.38it/s, loss=0.0155]
Epoch 84 of 100
140it [00:02, 63.31it/s, loss=0.0155]
Epoch 85 of 100
140it [00:02, 63.80it/s, loss=0.0156]
Epoch 86 of 100
140it [00:02, 64.23it/s, loss=0.0155]
Epoch 87 of 100
140it [00:02, 63.30it/s, loss=0.0155]
Epoch 88 of 100
140it [00:02, 63.69it/s, loss=0.0156]
Epoch 89 of 100
140it [00:02, 64.36it/s, loss=0.0155]
Epoch 90 of 100
140it [00:02, 63.15it/s, loss=0.0155]
Epoch 91 of 100
140it [00:02, 63.87it/s, loss=0.0155]
Epoch 92 of 100
140it [00:02, 64.31it/s, loss=0.0156]
Epoch 93 of 100
140it [00:02, 63.42it/s, loss=0.0155]
Epoch 94 of 100
140it [00:02, 63.76it/s, loss=0.0155]
Epoch 95 of 100
140it [00:02, 63.79it/s, loss=0.0156]
Epoch 96 of 100
140it [00:02, 63.43it/s, loss=0.0155]
Epoch 97 of 100
140it [00:02, 63.44it/s, loss=0.0155]
Epoch 98 of 100
140it [00:02, 64.23it/s, loss=0.0155]
Epoch 99 of 100
140it [00:02, 63.62it/s, loss=0.0155]
Epoch 100 of 100
140it [00:02, 64.40it/s, loss=0.0155]
Done.
Building latent space using autoencoder...
Current matrix in use is: tfidf.
Done.ess: 100.00%
Computing single query-corpus similarity using AutoEncoder latent space...
Embedding type: tfidf
Latent AutoEncoder dimension: 200
Done.
Query 2: P: 0.26666666666666666 R: 0.4444444444444444
Query 3: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 11: P: 0.13333333333333333 R: 0.3333333333333333
Query 13: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 14: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 18: P: 0.06666666666666667 R: 0.1
Query 25: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 38: P: 0.2 R: 0.21428571428571427
Query 39: P: 0.06666666666666667 R: 0.07692307692307693
Query 40: P: 0.06666666666666667 R: 0.25
Query 44: P: 0.2 R: 0.23076923076923078
Query 45: P: 0.2 R: 0.1875
Query 48: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 50: P: 0.06666666666666667 R: 0.09090909090909091
Query 52: P: 0.13333333333333333 R: 0.18181818181818182
Query 54: P: 0.26666666666666666 R: 0.36363636363636365
Query 59: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 64: P: 0.06666666666666667 R: 0.0625
Query 65: P: 0.13333333333333333 R: 0.3333333333333333
Query 66: P: 0.13333333333333333 R: 0.13333333333333333
Query 81: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 87: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 93: P: 0.06666666666666667 R: 0.07692307692307693
Query 95: P: 0.06666666666666667 R: 0.07142857142857142
Query 98: P: 0.06666666666666667 R: 0.2
Query 100: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 103: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 104: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 105: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 107: P: 0.3333333333333333 R: 0.625
Query 108: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 117: P: 0.06666666666666667 R: 0.25
Query 126: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 129: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 130: P: 0.13333333333333333 R: 0.2222222222222222
Query 131: P: 0.4 R: 0.375
Query 132: P: 0.26666666666666666 R: 0.5
Query 134: P: 0.2 R: 0.3333333333333333
Query 136: P: 0.13333333333333333 R: 0.4
Query 138: P: 0.06666666666666667 R: 0.2
Query 140: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 143: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 144: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 146: P: 0.06666666666666667 R: 0.09090909090909091
Query 147: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 148: P: 0.06666666666666667 R: 0.08333333333333333
Query 152: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 154: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 155: P: 0.06666666666666667 R: 0.06666666666666667
Query 156: P: 0.2 R: 0.075
Query 162: P: 0.06666666666666667 R: 0.25
Query 165: P: 0.06666666666666667 R: 0.1111111111111111
Query 166: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 169: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 171: P: 0.2 R: 0.6
Query 172: P: 0.13333333333333333 R: 0.6666666666666666
Query 175: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 183: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 184: P: 0.2 R: 0.3
Query 186: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 187: P: 0.2 R: 0.25
Query 188: P: 0.06666666666666667 R: 0.1
Query 189: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 190: P: 0.06666666666666667 R: 0.07142857142857142
Query 192: P: 0.26666666666666666 R: 0.4
Query 193: P: 0.13333333333333333 R: 0.2857142857142857
Query 196: P: 0.06666666666666667 R: 0.25
Query 198: P: 0.06666666666666667 R: 0.1111111111111111
Query 200: P: 0.06666666666666667 R: 0.058823529411764705
Query 201: P: 0.06666666666666667 R: 0.06666666666666667
Query 203: P: 0.06666666666666667 R: 0.06666666666666667
Query 208: P: 0.06666666666666667 R: 0.07692307692307693
Query 209: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 210: P: 0.13333333333333333 R: 0.16666666666666666
Query 211: P: 0.2 R: 0.2
Query 218: P: 0.06666666666666667 R: 0.05263157894736842
Query 219: P: 0.13333333333333333 R: 0.1
Query 220: P: 0.13333333333333333 R: 0.10526315789473684
Query 221: P: 0.2 R: 0.3
Query 222: P: 0.06666666666666667 R: 0.2
Query at least with positive precision: 80 out of 225
VariationalAutoEncoder
Declaring variational autoencoder architecture...
Done.
Current matrix in use is: tfidf.
Training variational autoencoder ...
Epoch 1 of 100
140it [00:02, 58.45it/s, loss=1.53]
Epoch 2 of 100
140it [00:02, 59.40it/s, loss=0.217]
Epoch 3 of 100
140it [00:02, 60.23it/s, loss=0.0572]
Epoch 4 of 100
140it [00:02, 60.34it/s, loss=0.0471]
Epoch 5 of 100
140it [00:02, 59.56it/s, loss=0.0336]
Epoch 6 of 100
140it [00:02, 59.97it/s, loss=0.0377]
Epoch 7 of 100
140it [00:02, 60.00it/s, loss=0.0315]
Epoch 8 of 100
140it [00:02, 59.65it/s, loss=0.0286]
Epoch 9 of 100
140it [00:02, 60.32it/s, loss=0.0277]
Epoch 10 of 100
140it [00:02, 60.18it/s, loss=0.0272]
Epoch 11 of 100
140it [00:02, 59.43it/s, loss=0.0267]
Epoch 12 of 100
140it [00:02, 60.27it/s, loss=0.027]
Epoch 13 of 100
140it [00:02, 59.75it/s, loss=0.0257]
Epoch 14 of 100
140it [00:02, 60.00it/s, loss=0.0247]
Epoch 15 of 100
140it [00:02, 59.80it/s, loss=0.0244]
Epoch 16 of 100
140it [00:02, 57.71it/s, loss=0.0242]
Epoch 17 of 100
140it [00:02, 59.83it/s, loss=0.0244]
Epoch 18 of 100
140it [00:02, 60.22it/s, loss=0.0236]
Epoch 19 of 100
140it [00:02, 59.44it/s, loss=0.023]
Epoch 20 of 100
140it [00:02, 59.77it/s, loss=0.023]
Epoch 21 of 100
140it [00:02, 60.37it/s, loss=0.0227]
Epoch 22 of 100
140it [00:02, 59.76it/s, loss=0.0221]
Epoch 23 of 100
140it [00:02, 59.00it/s, loss=0.0219]
Epoch 24 of 100
140it [00:02, 60.25it/s, loss=0.0216]
Epoch 25 of 100
140it [00:02, 59.48it/s, loss=0.0216]
Epoch 26 of 100
140it [00:02, 59.43it/s, loss=0.0216]
Epoch 27 of 100
140it [00:02, 59.76it/s, loss=0.0214]
Epoch 28 of 100
140it [00:02, 59.75it/s, loss=0.021]
Epoch 29 of 100
140it [00:02, 59.47it/s, loss=0.0206]
Epoch 30 of 100
140it [00:02, 60.19it/s, loss=0.021]
Epoch 31 of 100
140it [00:02, 58.88it/s, loss=0.0206]
Epoch 32 of 100
140it [00:02, 59.27it/s, loss=0.0207]
Epoch 33 of 100
140it [00:02, 60.28it/s, loss=0.0203]
Epoch 34 of 100
140it [00:02, 59.66it/s, loss=0.0202]
Epoch 35 of 100
140it [00:02, 59.58it/s, loss=0.02]
Epoch 36 of 100
140it [00:02, 60.13it/s, loss=0.0201]
Epoch 37 of 100
140it [00:02, 59.67it/s, loss=0.0201]
Epoch 38 of 100
140it [00:02, 59.43it/s, loss=0.0199]
Epoch 39 of 100
140it [00:02, 59.17it/s, loss=0.0195]
Epoch 40 of 100
140it [00:02, 59.84it/s, loss=0.0198]
Epoch 41 of 100
140it [00:02, 59.56it/s, loss=0.0195]
Epoch 42 of 100
140it [00:02, 59.79it/s, loss=0.0194]
Epoch 43 of 100
140it [00:02, 59.39it/s, loss=0.0192]
Epoch 44 of 100
140it [00:02, 59.74it/s, loss=0.0193]
Epoch 45 of 100
140it [00:02, 59.57it/s, loss=0.019]
Epoch 46 of 100
140it [00:02, 60.31it/s, loss=0.0187]
Epoch 47 of 100
140it [00:02, 59.04it/s, loss=0.0189]
Epoch 48 of 100
140it [00:02, 59.72it/s, loss=0.0188]
Epoch 49 of 100
140it [00:02, 60.00it/s, loss=0.0188]
Epoch 50 of 100
140it [00:02, 59.69it/s, loss=0.0186]
Epoch 51 of 100
140it [00:02, 59.58it/s, loss=0.0187]
Epoch 52 of 100
140it [00:02, 59.94it/s, loss=0.0186]
Epoch 53 of 100
140it [00:02, 59.84it/s, loss=0.0184]
Epoch 54 of 100
140it [00:02, 59.29it/s, loss=0.0185]
Epoch 55 of 100
140it [00:02, 59.55it/s, loss=0.0183]
Epoch 56 of 100
140it [00:02, 59.92it/s, loss=0.0184]
Epoch 57 of 100
140it [00:02, 59.73it/s, loss=0.0181]
Epoch 58 of 100
140it [00:02, 59.50it/s, loss=0.0182]
Epoch 59 of 100
140it [00:02, 60.14it/s, loss=0.0182]
Epoch 60 of 100
140it [00:02, 59.47it/s, loss=0.0182]
Epoch 61 of 100
140it [00:02, 59.67it/s, loss=0.0183]
Epoch 62 of 100
140it [00:02, 59.22it/s, loss=0.0181]
Epoch 63 of 100
140it [00:02, 59.57it/s, loss=0.0181]
Epoch 64 of 100
140it [00:02, 60.20it/s, loss=0.018]
Epoch 65 of 100
140it [00:02, 59.58it/s, loss=0.0179]
Epoch 66 of 100
140it [00:02, 59.37it/s, loss=0.018]
Epoch 67 of 100
140it [00:02, 59.92it/s, loss=0.0179]
Epoch 68 of 100
140it [00:02, 59.11it/s, loss=0.018]
Epoch 69 of 100
140it [00:02, 58.83it/s, loss=0.0179]
Epoch 70 of 100
140it [00:02, 55.19it/s, loss=0.0178]
Epoch 71 of 100
140it [00:02, 57.19it/s, loss=0.0178]
Epoch 72 of 100
140it [00:02, 55.24it/s, loss=0.0175]
Epoch 73 of 100
140it [00:02, 56.18it/s, loss=0.0176]
Epoch 74 of 100
140it [00:02, 52.19it/s, loss=0.0176]
Epoch 75 of 100
140it [00:02, 53.93it/s, loss=0.0176]
Epoch 76 of 100
140it [00:02, 55.92it/s, loss=0.0175]
Epoch 77 of 100
140it [00:02, 53.63it/s, loss=0.0175]
Epoch 78 of 100
140it [00:02, 54.70it/s, loss=0.0175]
Epoch 79 of 100
140it [00:02, 56.16it/s, loss=0.0175]
Epoch 80 of 100
140it [00:02, 56.19it/s, loss=0.0173]
Epoch 81 of 100
140it [00:02, 56.22it/s, loss=0.0175]
Epoch 82 of 100
140it [00:02, 55.77it/s, loss=0.0173]
Epoch 83 of 100
140it [00:02, 56.15it/s, loss=0.0173]
Epoch 84 of 100
140it [00:02, 55.76it/s, loss=0.0173]
Epoch 85 of 100
140it [00:02, 55.64it/s, loss=0.0172]
Epoch 86 of 100
140it [00:02, 56.04it/s, loss=0.0172]
Epoch 87 of 100
140it [00:02, 55.64it/s, loss=0.0172]
Epoch 88 of 100
140it [00:02, 55.65it/s, loss=0.017]
Epoch 89 of 100
140it [00:02, 55.78it/s, loss=0.017]
Epoch 90 of 100
140it [00:02, 56.46it/s, loss=0.017]
Epoch 91 of 100
140it [00:02, 56.07it/s, loss=0.0172]
Epoch 92 of 100
140it [00:02, 55.84it/s, loss=0.0171]
Epoch 93 of 100
140it [00:02, 55.65it/s, loss=0.017]
Epoch 94 of 100
140it [00:02, 56.08it/s, loss=0.017]
Epoch 95 of 100
140it [00:02, 56.28it/s, loss=0.0169]
Epoch 96 of 100
140it [00:02, 56.16it/s, loss=0.0169]
Epoch 97 of 100
140it [00:02, 56.47it/s, loss=0.0169]
Epoch 98 of 100
140it [00:02, 55.92it/s, loss=0.0168]
Epoch 99 of 100
140it [00:02, 56.69it/s, loss=0.0169]
Epoch 100 of 100
140it [00:02, 56.02it/s, loss=0.0167]
Done.
Building latent space using variational autoencoder...
Current matrix in use is: tfidf.
Done.ess: 100.00%
Computing single query-corpus similarity using Variational Autoencoder latent space...
Embedding type: tfidf
Latent Variational AutoEncoder dimension: 200
Done.
Query 14: P: 0.06666666666666667 R: 0.3333333333333333
Query 25: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 47: P: 0.06666666666666667 R: 0.08333333333333333
Query 69: P: 0.06666666666666667 R: 0.09090909090909091
Query 71: P: 0.06666666666666667 R: 0.05555555555555555
Query 72: P: 0.06666666666666667 R: 0.047619047619047616
Query 73: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 79: P: 0.06666666666666667 R: 0.2
Query 86: P: 0.06666666666666667 R: 0.1111111111111111
Query 88: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 107: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 128: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 156: P: 0.06666666666666667 R: 0.025
Query 169: P: 0.06666666666666667 R: 0.14285714285714285
Query 173: P: 0.06666666666666667 R: 0.16666666666666666
Query 177: P: 0.06666666666666667 R: 0.2
Query 179: P: 0.06666666666666667 R: 0.125
Query 182: P: 0.06666666666666667 R: 0.07142857142857142
Query 183: P: 0.06666666666666667 R: 0.125