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"石巻市泉町":"石巻市",
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"豊後大野市大野町":"豊後大野市",
"豊後大野市清川町":"豊後大野市",
"豊後大野市朝地町":"豊後大野市",
"豊後大野市犬飼町犬飼":"豊後大野市",
"豊後大野市緒方町":"豊後大野市",
"日田市中津江村合瀬":"日田市",
"日田市三本松":"日田市",
"日田市天瀬町":"日田市",
"日田市上津江町":"日田市",
"日田市田島":"日田市",
"日田市中津江村栃野":"日田市",
"日田市大山町":"日田市",
"日田市前津江町":"日田市",
"竹田市竹田小学校":"竹田市",
"竹田市直入小学校":"竹田市",
"竹田市久住町":"竹田市",
"竹田市直入町":"竹田市",
"竹田市会々":"竹田市",
"竹田市荻町":"竹田市",
"九重町後野上":"九重町",
"玖珠町帆足":"玖珠町",
"延岡市北方町未":"延岡市",
"延岡市天神小路":"延岡市",
"延岡市北川町川内名白石":"延岡市",
"延岡市北方町卯":"延岡市",
"延岡市北川町総合支所":"延岡市",
"延岡市北浦町古江":"延岡市",
"延岡市東本小路":"延岡市",
"日向市亀崎":"日向市",
"日向市大王谷運動公園":"日向市",
"日向市富高":"日向市",
"日向市東郷町山陰":"日向市",
"西都市上の宮":"西都市",
"西都市聖陵町":"西都市",
"高鍋町上江":"高鍋町",
"新富町上富田":"新富町",
"木城町高城":"木城町",
"川南町川南":"川南町",
"宮崎都農町川北":"宮崎都農町",
"宮崎都農町役場":"宮崎都農町",
"門川町平城東":"門川町",
"西米良村板谷":"西米良村",
"西米良村村所":"西米良村",
"諸塚村家代":"諸塚村",
"椎葉村総合運動公園":"椎葉村",
"椎葉村下福良":"椎葉村",
"宮崎美郷町宇納間":"宮崎美郷町",
"宮崎美郷町神門":"宮崎美郷町",
"宮崎美郷町田代":"宮崎美郷町",
"高千穂町三田井":"高千穂町",
"高千穂町寺迫":"高千穂町",
"日之影町七折":"日之影町",
"五ヶ瀬町三ヶ所":"五ヶ瀬町",
"宮崎市霧島":"宮崎市",
"宮崎市松橋":"宮崎市",
"宮崎市田野町体育館":"宮崎市",
"宮崎市橘通東":"宮崎市",
"宮崎市佐土原町下田島":"宮崎市",
"宮崎市高岡町内山":"宮崎市",
"宮崎市田野支所":"宮崎市",
"宮崎市清武町船引":"宮崎市",
"日南市油津":"日南市",
"日南市北郷町大藤":"日南市",
"日南市吾田東":"日南市",
"日南市南郷町南町":"日南市",
"串間市奈留":"串間市",
"串間市都井":"串間市",
"国富町本庄":"国富町",
"綾町南俣健康センター":"綾町",
"綾町役場":"綾町",
"都城市菖蒲原":"都城市",
"都城市高崎町江平":"都城市",
"都城市姫城町":"都城市",
"都城市高崎町大牟田":"都城市",
"都城市北原":"都城市",
"都城市山之口町花木":"都城市",
"都城市高城町穂満坊":"都城市",
"小林市真方":"小林市",
"小林市役所":"小林市",
"小林市細野":"小林市",
"小林市中原":"小林市",
"小林市野尻町東麓":"小林市",
"えびの市加久藤":"えびの市",
"三股町五本松":"三股町",
"高原町西麓":"高原町",
"鹿児島市東郡元":"鹿児島市",
"鹿児島市下福元":"鹿児島市",
"鹿児島市祇園之洲町":"鹿児島市",
"鹿児島市喜入町":"鹿児島市",
"鹿児島市桜島赤水新島":"鹿児島市",
"鹿児島市本城":"鹿児島市",
"鹿児島市郡山":"鹿児島市",
"鹿児島市桜島藤野":"鹿児島市",
"鹿児島市上谷口":"鹿児島市",
"枕崎市高見町":"枕崎市",
"枕崎市若葉町":"枕崎市",
"阿久根市赤瀬川":"阿久根市",
"阿久根市鶴見町":"阿久根市",
"鹿児島出水市緑町":"鹿児島出水市",
"鹿児島出水市桂島":"鹿児島出水市",
"鹿児島出水市高尾野町":"鹿児島出水市",
"鹿児島出水市野田町":"鹿児島出水市",
"指宿市山川新生町":"指宿市",
"指宿市十町":"指宿市",
"指宿市開聞十町":"指宿市",
"薩摩川内市中郷":"薩摩川内市",
"薩摩川内市神田町":"薩摩川内市",
"薩摩川内市祁答院町":"薩摩川内市",
"薩摩川内市入来町":"薩摩川内市",
"薩摩川内市東郷町":"薩摩川内市",
"薩摩川内市樋脇町":"薩摩川内市",
"日置市日吉町日置":"日置市",
"日置市東市来町長里":"日置市",
"日置市伊集院町郡":"日置市",
"日置市吹上町中原":"日置市",
"霧島市隼人町内山田":"霧島市",
"鹿児島空港":"霧島市",
"霧島市横川町中ノ":"霧島市",
"霧島市国分中央":"霧島市",
"霧島市溝辺町有川":"霧島市",
"霧島市霧島田口":"霧島市",
"霧島市福山町牧之原":"霧島市",
"霧島市牧園町宿窪田":"霧島市",
"いちき串木野市緑町":"いちき串木野市",
"いちき串木野市湊町":"いちき串木野市",
"南さつま市加世田川畑":"南さつま市",
"南さつま市大浦町":"南さつま市",
"南さつま市坊津町久志":"南さつま市",
"南さつま市金峰町尾下":"南さつま市",
"南さつま市笠沙町片浦":"南さつま市",
"南九州市頴娃町牧之内":"南九州市",
"南九州市川辺町平山":"南九州市",
"南九州市知覧町郡":"南九州市",
"伊佐市大口山野":"伊佐市",
"伊佐市大口鳥巣":"伊佐市",
"伊佐市菱刈前目":"伊佐市",
"姶良市蒲生町上久徳":"姶良市",
"姶良市加治木町本町":"姶良市",
"姶良市宮島町":"姶良市",
"さつま町宮之城屋地":"さつま町",
"さつま町宮之城保健センタ":"さつま町",
"さつま町神子":"さつま町",
"さつま町求名":"さつま町",
"長島町鷹巣":"長島町",
"長島町獅子島":"長島町",
"長島町指江":"長島町",
"長島町伊唐島":"長島町",
"湧水町栗野":"湧水町",
"湧水町吉松":"湧水町",
"鹿屋市新栄町":"鹿屋市",
"鹿屋市札元":"鹿屋市",
"鹿屋市輝北町上百引":"鹿屋市",
"鹿屋市吾平町麓":"鹿屋市",
"鹿屋市串良町岡崎":"鹿屋市",
"垂水市田神":"垂水市",
"曽於市大隅町中之内":"曽於市",
"曽於市末吉町二之方":"曽於市",
"曽於市財部町南俣":"曽於市",
"志布志市志布志町志布志":"志布志市",
"志布志市松山町新橋":"志布志市",
"志布志市有明町野井倉":"志布志市",
"大崎町仮宿":"大崎町",
"東串良町川西":"東串良町",
"錦江町田代麓":"錦江町",
"錦江町田代支所":"錦江町",
"錦江町城元":"錦江町",
"南大隅町佐多伊座敷":"南大隅町",
"南大隅町根占":"南大隅町",
"肝付町北方":"肝付町",
"肝付町新富":"肝付町",
"鹿児島十島村中之島徳之尾":"鹿児島十島村",
"鹿児島十島村平島":"鹿児島十島村",
"鹿児島十島村宝島":"鹿児島十島村",
"鹿児島十島村口之島出張所":"鹿児島十島村",
"鹿児島十島村中之島出張所":"鹿児島十島村",
"鹿児島十島村諏訪之瀬島":"鹿児島十島村",
"鹿児島十島村悪石島":"鹿児島十島村",
"鹿児島十島村小宝島":"鹿児島十島村",
"薩摩川内市下甑町青瀬":"薩摩川内市甑島",
"薩摩川内市下甑町手打":"薩摩川内市甑島",
"薩摩川内市上甑町":"薩摩川内市甑島",
"薩摩川内市里町":"薩摩川内市甑島",
"薩摩川内市鹿島町":"薩摩川内市甑島",
"西之表市住吉":"西之表市",
"西之表市西之表":"西之表市",
"西之表市役所":"西之表市",
"三島村硫黄島":"三島村",
"三島村竹島":"三島村",
"三島村黒島":"三島村",
"中種子町野間":"中種子町",
"南種子町中之下":"南種子町",
"南種子町西之":"南種子町",
"南種子町中之上":"南種子町",
"屋久島町小瀬田":"屋久島町",
"屋久島町口永良部島池田":"屋久島町",
"屋久島町平内":"屋久島町",
"屋久島町尾之間":"屋久島町",
"屋久島町宮之浦":"屋久島町",
"屋久島町口永良部島公民館":"屋久島町",
"奄美市名瀬港町":"奄美市",
"奄美市笠利町里":"奄美市",
"奄美市住用町西仲間":"奄美市",
"奄美市名瀬幸町":"奄美市",
"大和村思勝":"大和村",
"宇検村湯湾":"宇検村",
"瀬戸内町西古見":"瀬戸内町",
"瀬戸内町古仁屋":"瀬戸内町",
"瀬戸内町請島":"瀬戸内町",
"瀬戸内町加計呂麻島":"瀬戸内町",
"瀬戸内町与路島":"瀬戸内町",
"龍郷町屋入":"龍郷町",
"龍郷町浦":"龍郷町",
"喜界町滝川":"喜界町",
"喜界町湾":"喜界町",
"徳之島町亀津":"徳之島町",
"天城町当部":"天城町",
"天城町平土野":"天城町",
"伊仙町伊仙":"伊仙町",
"和泊町国頭":"和泊町",
"和泊町和泊":"和泊町",
"知名町瀬利覚":"知名町",
"知名町知名":"知名町",
"与論町麦屋":"与論町",
"与論町茶花":"与論町",
"名護市宮里":"名護市",
"名護市豊原":"名護市",
"名護市港":"名護市",
"国頭村奥":"国頭村",
"国頭村辺土名":"国頭村",
"大宜味村大宜味":"大宜味村",
"東村平良":"東村",
"今帰仁村仲宗根":"今帰仁村",
"本部町役場":"本部町",
"恩納村恩納":"恩納村",
"宜野座村宜野座":"宜野座村",
"金武町金武":"金武町",
"伊江村東江前":"伊江村",
"粟国村浜":"粟国村",
"粟国村役場":"粟国村",
"伊平屋村我喜屋":"伊平屋村",
"伊平屋村役場":"伊平屋村",
"伊是名村仲田":"伊是名村",
"那覇市樋川":"那覇市",
"那覇空港":"那覇市",
"那覇市港町":"那覇市",
"宜野湾市野嵩":"宜野湾市",
"浦添市安波茶":"浦添市",
"糸満市潮崎町":"糸満市",
"沖縄市美里":"沖縄市",
"豊見城市宜保":"豊見城市",
"うるま市みどり町":"うるま市",
"うるま市石川石崎":"うるま市",
"うるま市与那城平安座":"うるま市",
"うるま市勝連平安名":"うるま市",
"南城市玉城字玉城":"南城市",
"南城市知念久手堅":"南城市",
"南城市佐敷字佐敷":"南城市",
"南城市大里仲間":"南城市",
"南城市佐敷字新里":"南城市",
"読谷村座喜味":"読谷村",
"嘉手納町嘉手納":"嘉手納町",
"北谷町桑江":"北谷町",
"北中城村喜舎場":"北中城村",
"中城村当間":"中城村",
"西原町与那城":"西原町",
"与那原町上与那原":"与那原町",
"南風原町兼城":"南風原町",
"渡嘉敷村渡嘉敷":"渡嘉敷村",
"座間味村座間味":"座間味村",
"渡名喜村渡名喜":"渡名喜村",
"八重瀬町具志頭":"八重瀬町",
"八重瀬町東風平":"八重瀬町",
"久米島町山城":"久米島町",
"久米島町謝名堂":"久米島町",
"久米島町仲泊":"久米島町",
"久米島町比嘉":"久米島町",
"南大東村在所":"南大東村",
"南大東村池之沢":"南大東村",
"南大東村役場":"南大東村",
"北大東村黄金山":"北大東村",
"北大東村中野":"北大東村",
"宮古島市平良下里":"宮古島市",
"宮古島市城辺福北":"宮古島市",
"宮古島市平良池間":"宮古島市",
"宮古島市上野新里":"宮古島市",
"宮古島市伊良部前里添":"宮古島市",
"宮古島市平良狩俣":"宮古島市",
"宮古島市城辺福西":"宮古島市",
"宮古島市下地":"宮古島市",
"宮古島市上野支所":"宮古島市",
"宮古島市平良西里":"宮古島市",
"宮古島市下地島空港":"宮古島市",
"多良間村塩川":"多良間村",
"多良間村仲筋":"多良間村",
"石垣市登野城":"石垣市",
"石垣市新川":"石垣市",
"石垣市平久保":"石垣市",
"石垣市新栄町":"石垣市",
"石垣市伊原間":"石垣市",
"石垣市真栄里":"石垣市",
"与那国町祖納":"与那国町",
"与那国町久部良":"与那国町",
"与那国町役場":"与那国町",
"竹富町大原":"竹富町",
"竹富町黒島":"竹富町",
"竹富町波照間":"竹富町",
"竹富町上原小学校":"竹富町",
"竹富町上原青年会館":"竹富町"}


# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import string
from nltk import PorterStemmer
import sys
import analyse
from sklearn import svm

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
"""
value <= threshild = 0
value > threshold =1
"""
""" headlines: ei dom objekt mit allen objekten"""

####Training####
def make_no_dub_list(seq, idfun=None):
    # order preserving
    if idfun is None:
        def idfun(x): return x
    seen = {}
    result = []
    for item in seq:
        marker = idfun(item)
        if marker in seen: continue
        seen[marker] = 1
        result.append(item)
    #print result
    return result

def make_array(noDub, headlines):
    all_vektors=[]
    for headline in headlines:
        headline_vektor=[0] * len(noDub)

        text=headline.getElementsByTagName("text")[0].childNodes[0].data.encode('utf-8')
        text=text.split()
        for w in text:

            for char in string.punctuation:
                w = w.replace(char, '')

            w=PorterStemmer().stem_word(w)
            w = w.strip().lower()

            if w in noDub:
                headline_vektor[noDub.index(w)]=1
        all_vektors.append(headline_vektor)
    return all_vektors

def train_arrays(headlines, tag):
    threshold=analyse.find_median(analyse.make_list_num(headlines, tag))
    full_text=[]
    classes=[]
    for headline in headlines:
        text=headline.getElementsByTagName("text")[0].childNodes[0].data.encode('utf-8')
        value=int(headline.getElementsByTagName(tag)[0].childNodes[0].data)
        if value<=threshold:
            classes.append(0)
        else:
            classes.append(1)

    #get rif of all punctuation
        for char in string.punctuation:
            text = text.replace(char, '')

        for w in text.split():
            w=PorterStemmer().stem_word(w)
            full_text.append(w.strip().lower())

    noDub=make_no_dub_list(full_text)
    #noDub=make_no_dub_list(full_text, lambda x: x.lower())
    all_vektors=make_array(noDub, headlines)
    #print len(all_vektors), "  ,   " , len(classes)
    return all_vektors, classes, noDub

def fit_training_svm(all_vektors, all_classes):
    clf = svm.SVC()
    #all_vektors=np.array(all_vektors)
    #all_classes=np.array(all_classes)
    clf.fit(all_vektors, all_classes)
    return clf

    """ Classifing"""
def test_arrays(headlines, noDub, tag):
    all_vektors=make_array(noDub, headlines)
    threshold=analyse.find_median(analyse.make_list_num(headlines, tag))
    gold_classes=[]
    for headline in headlines:
        value=int(headline.getElementsByTagName(tag)[0].childNodes[0].data)
        if value<=threshold:
            gold_classes.append(0)
        else:
            gold_classes.append(1)
    return all_vektors, gold_classes


# Parse HTML
# try this: https://www.nytimes.com/2017/09/04/us/hurricane-irma.html?rref=collection%2Fsectioncollection%2Fus&action=click&contentCollection=us&region=rank&module=package&version=highlights&contentPlacement=5&pgtype=sectionfront
# try this: http://money.cnn.com/2017/09/04/technology/culture/elon-musk-ai-world-war/index.html
# http://www.foxnews.com/entertainment/2017/09/10/it-shatters-weekend-box-office-records-despite-threats-from-hurricane-irma.html
# http://www.cnn.com/2017/10/02/opinions/america-lethal-nation-opinion-bergen/index.html

# This file should be renamed Article.py !!

import sys
from newspaper import Article
import re
from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
from nltk.tokenize.punkt import PunktSentenceTokenizer
#  ''.join(list)  <-- will turn a list into a string

class Summ_Article():

    def __init__(self, url):
        self.url = url  # pass url as cmd line argument
        self.article = {}

    def create_file(self):
        new_article = self.create_article()
        separator = '-------------------------------------------------------------'
        pretty_article = open(new_article['FILE'], 'w')
        pretty_article.write('\nTITLE: ' + new_article['TITLE'] + '\n' + 'BY: ' +
                             ', '.join(new_article['AUTHORS']) + '\n\n' + 'BODY: \n' + '\n'.join(new_article['BODY'])
                             + '\n\n' + 'ENDBODY' + '\n\n'
                             + separator + '\n\n' + 'KEYWORDS: ' + ', '.join(new_article['KEYWORDS']) + '\n' +
                             '# OF SENTENCES: '  + str(new_article['LENGTH']) + '\n' + 'SOURCE: ' + new_article['URL'])

        pretty_article.close()

    def article_sentences(self, article_text):  # take in article.text

        document = ' '.join(article_text.strip().split('\n'))
        sentence_tokenizer = PunktSentenceTokenizer()
        sentences = sentence_tokenizer.tokenize(document)

        return sentences

       # candidates = re.split(r'[A-Z][^\.!?\n]*[\.!?]+', article_text)  # capture the delim so we save it  re.split('(. ? !)', article_text)
        #bonafide_sentence = re.compile(r'[A-Z][^\.!?\n]*[\.!?]+')
        #return bonafide_sentence.findall(str(candidates))

    def create_article(self):

        article_dictionary = {}  # the returned value

        try:
            article = Article(self.url)
            self.article = article

        except:
            print("Please enter a url to a news article!")
            return # leave the method if errant

        article.download()
        article.parse()
        article.nlp()
        article.html

        article_dictionary['LENGTH'] =  len(article.text.split("."))  # int DOES NOT WORK
        article_dictionary['KEYWORDS'] = article.keywords  # list of strings
        article_dictionary['BODY'] = self.article_sentences(article.text)  #article.text.split(".")
        article_dictionary['AUTHORS'] = article.authors   # list of strings
        article_dictionary['TITLE'] = article.title       # string ?
        article_dictionary['FILE'] = article_dictionary['TITLE'][:4] + '.txt'  # used to be article_dictionary['TITLE'][:4] + '.txt'
        article_dictionary['URL'] = self.url

        return article_dictionary


import argparse
import os

def single_top_extend(args):
    """
    if single value of the top, extend down to 1 or 1%
    @param args:
    @return:
    """
    if len(args.k_list) == 1:
        args.k_list = list(range(1, 1 + args.k_list[0]))
    if len(args.prop_top_ratios) == 1:
        args.prop_top_ratios = [m * 0.01 for m in range(1, 1 + int(args.prop_top_ratios[0] / 0.01))]
    return args

def get_args():
    """
    Get and update the arguments of topoQueryExp
    @return:
    """
    parser = argparse.ArgumentParser()

    parser.add_argument(
        '--seed-range', nargs='+', type=int, default=[0, 2], help='random seed range')
    parser.add_argument(
        '--k-list', nargs='+', type=int, default=[1, 5, 10],
        help='evaluate top k topos, if len=1 then get top range(k_list[0])')
    parser.add_argument(
        '--prop-top-ratios', nargs='+', type=float, default=[0.05],
        help='prop top ratios, if len=1 then get top range(prop-top-ratios[0])')
    parser.add_argument(
        '--random-top', action='store_true', default=False, help='random get top')
    parser.add_argument(
        '--gpu-id', type=int, default=0, help='gpu id')

    parser.add_argument(
        '--debug_traj', action='store_true', default=False, help='debug_traj')
    # parser.add_argument(
    #     '--traj-list', nargs='+', type=int, default=[[50]], help='trajectory numbers')
    base_trajs = [16, 8, 4, 2]
    parser.add_argument(
        '--traj-list', nargs='+', type=int, default=[[2 * traj for traj in base_trajs],
                                                     [7 * traj for traj in base_trajs],
                                                     [19 * traj for traj in base_trajs]], help='trajectory numbers')

    parser.add_argument(
        '--eff-model-seed', type=str, default='0', help='random seed for eff model for fix comp')
    parser.add_argument(
        '--vout-model-seed', type=str, default='0', help='random seed for vout model for fix comp')
    parser.add_argument(
        '--eff-model-seeds', nargs='+', type=int, default=[1], help='random seed for eff model for fix comp')
    parser.add_argument(
        '--vout-model-seeds', nargs='+', type=int, default=[1], help='random seed for vout model for fix comp')
    parser.add_argument(
        '--training-ratio-str', type=str, default="16_0.075", help='training data file name')
    parser.add_argument(
        '--training-data-file', type=str,
        default="transformer_SVGP/data/dataset_5_cleaned_label_train_0.075_16.json", help='training data file')
    parser.add_argument(
        '--dev-file', type=str, default='transformer_SVGP/data/dataset_5_cleaned_label_train_0.075_sample_dev.json',
        help='dev set used for retraining transformer')
    parser.add_argument(
        '--test-file', type=str, default='transformer_SVGP/data/dataset_5_cleaned_label_train_0.075_sample_test.json',
        help='test set used for retraining transformer')
    parser.add_argument(
        '--model', type=str, choices=['simulator', 'transformer', 'gp', 'analytics', 'gnn'], default='transformer',
        help='surrogate model')

    # active learning arguments
    parser.add_argument(
        '--debug-AL', action='store_true', default=True, help='query and update rewards')
    parser.add_argument(
        '--update-rewards', action='store_true', default=True, help='query and update rewards')
    parser.add_argument(
        '--AL-strategy', type=str, default='hybrid', choices=['mean', 'uncertainty', 'diversity', 'hybrid'],
        help='active learning query strategy')
    parser.add_argument(
        '--save-realR', action='store_true', default=True,
        help='save the ground truth rewards for the topo and following queries')
    parser.add_argument(
        '--cumulate-candidates', action='store_true', default=True, help='cumulate the candidate states for each step')
    parser.add_argument(
        '--update-gp', action='store_true', default=False, help='retrain surrogate model after query')
    parser.add_argument(
        '--reuse-tree-after-al', action='store_true', default=True, help='reuse uct trees after AL')
    parser.add_argument(
        '--recompute-tree-rewards', action='store_true', default=True, help='recompute the rewards in tree after AL')
    parser.add_argument(
        '--replan-times', type=int, default=1, help='planner replan times to generate each data point')
    # # for run
    parser.add_argument(
        '--epoch', type=int, default=3, help='max epoch step')  # candidates are 5, 10, 50, 100, or inf (like 10000)
    parser.add_argument(
        '--patience', type=int, default=2, help='max patience')
    parser.add_argument(
        '--sample-ratio', type=int, default=0.0001, help='random sample ratio from old dataset')
    parser.add_argument(
        '--retrain-query-ratio', type=int, default=0.1, help='sample ratio from candidate states for retraining')

    # UCT specific parameters
    parser.add_argument(
        '--component-default-policy', action='store_true', default=True, help='component default policy')
    parser.add_argument(
        '--path-default-policy', action='store_true', default=True, help='path default policy')
    parser.add_argument(
        '--algorithm', type=str, default='UCT', help='ALG to generate circuit')
    parser.add_argument(
        '--sweep', action='store_true', default=False, help='sweep duty cycles')
    parser.add_argument(
        '--skip-sim', action='store_true', default=False, help='skip the the circuits not in the simulation hash')

    # most unchanged
    parser.add_argument(
        '--no_cuda', action='store_true', default=False, help='do not use cuda')
    parser.add_argument(
        '--query-times', type=int, default=1, help='the number of queries')
    parser.add_argument(
        '--sigma', type=float, default=1e-4, help='likelihood noise')
    parser.add_argument(
        '--num-runs', type=int, help='number of runs for UCT')
    parser.add_argument(
        '--seed', type=int, default=0, help='random seed (default: 0)')  # dummy
    parser.add_argument(
        '--dry', action='store_true', default=False, help='dry run')
    parser.add_argument(
        '--debug', action='store_true', default=False, help='debug mode')

    parser.add_argument(
        '--get-traindata', action='store_true', default=False, help='want to get training data using uct')
    # parser.add_argument(
    #     '--top-ratio', nargs='+', type=float, default=0.09, help='ratio to get top k topos'
    # )
    parser.add_argument(
        '--output', type=str, default='result', help='output json file name')

    parser.add_argument(
        '--use_external_expression_hash', action='store_true', default=False, help='use external expression hash')
    parser.add_argument(
        '--using_exp_inner_hash', action='store_true', default=False, help='using_exp_inner_hash')
    parser.add_argument(
        '--save_expression', action='store_true', default=False, help='save_expression')
    parser.add_argument(
        '--save_simu_results', action='store_true', default=False, help='save_simu_results')

    # parser.add_argument(
    #     '--traj-list', nargs='+', type=int, default=[[210], [560], [630]], help='trajectory numbers'
    # )

    # parser.add_argument(
    #     '--traj-list', nargs='+', type=int, default=[[35, 35], [70, 70], [105, 105], [140, 140]], help='trajectory numbers'
    # )

    parser.add_argument(
        '--vocab', type=str, default='transformer_SVGP/compwise_vocab.json', help='transformer vocab file')
    parser.add_argument(
        '--model-prefix', type=str, default='transformer_SVGP/lstm_model/')
    parser.add_argument(
        '--reward-model', type=str, default='analytics', help='reward pt model file name')
    parser.add_argument(
        '--round', type=str, default='None', help='using classified vout')
    parser.add_argument('--gnn-nodes', type=int, default=40, help='number of nodes in hidden layer in GNN')
    parser.add_argument('--predictor-nodes', type=int, default=10,
                        help='number of MLP predictor nodes at output of GNN')
    parser.add_argument('--gnn-layers', type=int, default=4, help='number of layer')
    parser.add_argument('--model-index', type=int, default=3, help='model index')
    parser.add_argument('--nnode', type=int, default=7, help='number of node')

    args = single_top_extend(parser.parse_args())
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id)
    import torch
    if len(args.eff_model_seeds) == 1:
        args.eff_model_seeds = [i for i in range(args.eff_model_seeds[0])]
    if len(args.vout_model_seeds) == 1:
        args.vout_model_seeds = [i for i in range(args.vout_model_seeds[0])]

    postfix = '' if (torch.cuda.is_available() and not args.no_cuda) else 'cpu_'
    args.eff_model = args.model_prefix + '5_all_lstm_gp_eff_' + postfix + \
                     args.training_ratio_str + '_' + str(args.eff_model_seed) + '.pt'
    args.vout_model = args.model_prefix + '5_all_lstm_gp_vout_' + postfix + \
                      args.training_ratio_str + '_' + str(args.vout_model_seed) + '.pt'

    args.eff_models = [args.model_prefix + '5_all_lstm_gp_eff_' + postfix + \
                       args.training_ratio_str + '_' + str(eff_model_seed) + '.pt'
                       for eff_model_seed in args.eff_model_seeds]
    args.vout_models = [args.model_prefix + '5_all_lstm_gp_vout_' + postfix + \
                        args.training_ratio_str + '_' + str(vout_model_seed) + '.pt'
                        for vout_model_seed in args.vout_model_seeds]
    # args.eff_models = [args.model_prefix + '5_all_lstm_eff_' + postfix + \
    #                    args.training_ratio_str + '_' + str(eff_model_seed) + '.pt'
    #                    for eff_model_seed in [1, 1]]
    # args.vout_models = [args.model_prefix + '5_all_lstm_vout_' + postfix + \
    #                     args.training_ratio_str + '_' + str(vout_model_seed) + '.pt'
    #                     for vout_model_seed in [1, 1]]

    return args


'''
ad_engine.py
Advertisement Selection Engine that employs a Decision Network
to Maximize Expected Utility associated with different Decision
variables in a stochastic reasoning environment.

@author: Maya Pegler-Gordon, Shanaya Nagendran, Lauren Lindsey
'''
import pandas as pd
from pomegranate import *
import math
import itertools
import unittest
import numpy as np

class AdEngine:

    def __init__(self, data_file, dec_vars, util_map):

        """
        Responsible for initializing the Decision Network of the
        AdEngine using the following inputs

        :param string data_file: path to csv file containing data on which
        the network's parameters are to be learned
        :param list dec_vars: list of string names of variables to be
        considered decision variables for the agent. Example:
          ["Ad1", "Ad2"]
        :param dict util_map: discrete, tabular, utility map whose keys
        are variables in network that are parents of a utility node, and
        values are dictionaries mapping that variable's values to a utility
        score, for example:
          {
            "X": {0: 20, 1: -10}
          }
        represents a utility node with single parent X whose value of 0
        has a utility score of 20, and value 1 has a utility score of -10
        """
        X = pd.read_csv(data_file)
        self.dec_vars = dec_vars
        self.dec_vars_values = []
        self.util_map = util_map
        for v in self.dec_vars:
            self.dec_vars_values.append(np.unique(X[v]))
        self.state_names = X.columns.tolist()
        self.model = BayesianNetwork.from_samples(X, algorithm='exact', state_names = self.state_names)

    def meu(self, evidence):
        """
        Given some observed demographic "evidence" about a potential
        consumer, selects the ad content that maximizes expected utility
        and returns a dictionary over any decision variables and their
        best values plus the MEU from making this selection.

        :param dict evidence: dict mapping network variables to their
        observed values, of the format: {"Obs1": val1, "Obs2": val2, ...}
        :return: 2-Tuple of the format (a*, MEU) where:
          - a* = dict of format: {"DecVar1": val1, "DecVar2": val2, ...}
          - MEU = float representing the EU(a* | evidence)
        MEU = max(EU(a | e) = sum(s in S) P(s | a, e) U(s, a))
        """
        best_util = -math.inf
        best_decisions = {}
        dec_dict = {}

        combos = itertools.product(*self.dec_vars_values)

        for combo in combos:
            if "nan" not in str(combo):
                # add decisions to dict
                for i in range(len(self.dec_vars)):
                    dec_dict[self.dec_vars[i]] = combo[i]
                new_evidence = {**dec_dict, **evidence}

                # get the utility letter from util_map
                util_letter = ""
                for key in self.util_map:
                    util_letter = key

                # util index: where in the probability map the values are located
                util_index = self.state_names.index(util_letter)
                prob = self.model.predict_proba(new_evidence)

                # narrow down to just a dictionary of keys and values {0.0: val, 1.0:, val}
                prob_shorter = prob[util_index].parameters[0]
                curr_util = 0

                for key in self.util_map[util_letter]:
                    probability = prob_shorter[key]
                    utility = self.util_map[util_letter][key]
                    curr_util += (probability * utility)
                if curr_util > best_util:
                    best_util = curr_util
                    best_decisions = {}
                    for key in dec_dict:
                        best_decisions[key] = dec_dict[key]

        return (best_decisions, best_util)

    def vpi(self, potential_evidence, observed_evidence):
        """
        Given some observed demographic "evidence" about a potential
        consumer, returns the Value of Perfect Information (VPI)
        that would be received on the given "potential" evidence about
        that consumer.

        :param string potential_evidence: string representing the variable name
        of the variable under evaluation
        :param dict observed_evidence: dict mapping network variables
        to their observed values, of the format: {"Obs1": val1, "Obs2": val2, ...}
        :return: float value indicating the VPI(potential | observed)
        """

        # will this be a problem if the evidence has values besides 0,1?
        zero = {potential_evidence: 0}
        one = {potential_evidence: 1}
        evidence_zero = self.meu({**observed_evidence, **zero})[1]
        evidence_one = self.meu({**observed_evidence, **one})[1]

        evidence_index = self.state_names.index(potential_evidence)
        prob = self.model.predict_proba(observed_evidence)
        prob_shorter = prob[evidence_index].parameters[0]

        prob_0 = prob_shorter[0.0]
        prob_1 = prob_shorter[1.0]

        evidence_probs = (evidence_zero * prob_0) +  (evidence_one * prob_1)
        no_evidence = self.meu(observed_evidence)[1]
        vpi = evidence_probs - no_evidence
        if vpi < 0:
            vpi = 0
        return vpi

class AdAgentTests(unittest.TestCase):

    def test_meu_lecture_example_no_evidence(self):
        ad_engine = AdEngine('../dat/lecture5-2-data.csv', ["D"], {"Y": {0: 3, 1: 1}})
        evidence = {}
        decision = ad_engine.meu(evidence)
        self.assertEqual({"D": 0}, decision[0])
        self.assertAlmostEqual(2, decision[1], delta=0.01)

    def test_meu_lecture_example_with_evidence(self):
        ad_engine = AdEngine('../dat/lecture5-2-data.csv', ["D"], {"Y": {0: 3, 1: 1}})
        evidence = {"X": 0}
        decision = ad_engine.meu(evidence)
        self.assertEqual({"D": 1}, decision[0])
        self.assertAlmostEqual(2, decision[1], delta=0.01)

        evidence2 = {"X": 1}
        decision2 = ad_engine.meu(evidence2)
        self.assertEqual({"D": 0}, decision2[0])
        self.assertAlmostEqual(2.4, decision2[1], delta=0.01)

    def test_vpi_lecture_example_no_evidence(self):
        ad_engine = AdEngine('../dat/lecture5-2-data.csv', ["D"], {"Y": {0: 3, 1: 1}})
        evidence = {}
        vpi = ad_engine.vpi("X", evidence)
        self.assertAlmostEqual(0.24, vpi, delta=0.1)

    def test_meu_defendotron_no_evidence(self):
        ad_engine = AdEngine('../dat/adbot-data.csv', ["Ad1", "Ad2"], {"S": {0: 0, 1: 1776, 2: 500}})
        evidence = {}
        decision = ad_engine.meu(evidence)
        self.assertEqual({"Ad1": 1, "Ad2": 0}, decision[0])
        self.assertAlmostEqual(746.72, decision[1], delta=0.01)

    def test_meu_defendotron_with_evidence(self):
        ad_engine = AdEngine('../dat/adbot-data.csv', ["Ad1", "Ad2"], {"S": {0: 0, 1: 1776, 2: 500}})
        evidence = {"T": 1}
        decision = ad_engine.meu(evidence)
        self.assertEqual({"Ad1": 1, "Ad2": 1}, decision[0])
        self.assertAlmostEqual(720.73, decision[1], delta=0.01)

        evidence2 = {"T": 0, "G": 0}
        decision2 = ad_engine.meu(evidence2)
        self.assertEqual({"Ad1": 0, "Ad2": 0}, decision2[0])
        self.assertAlmostEqual(796.82, decision2[1], delta=0.01)

    def test_vpi_defendotron_no_evidence(self):
        ad_engine = AdEngine('../dat/adbot-data.csv', ["Ad1", "Ad2"], {"S": {0: 0, 1: 1776, 2: 500}})
        evidence = {}
        vpi = ad_engine.vpi("G", evidence)
        self.assertAlmostEqual(20.77, vpi, delta=0.1)

        vpi2 = ad_engine.vpi("F", evidence)
        self.assertAlmostEqual(0, vpi2, delta=0.1)

    def test_vpi_defendotron_with_evidence(self):
        ad_engine = AdEngine('../dat/adbot-data.csv', ["Ad1", "Ad2"], {"S": {0: 0, 1: 1776, 2: 500}})
        evidence = {"T": 0}
        vpi = ad_engine.vpi("G", evidence)
        self.assertAlmostEqual(25.49, vpi, delta=0.1)

        evidence2 = {"G": 1}
        vpi2 = ad_engine.vpi("P", evidence2)
        self.assertAlmostEqual(0, vpi2, delta=0.1)

        evidence3 = {"H": 0, "T": 1, "P": 0}
        vpi3 = ad_engine.vpi("G", evidence3)
        self.assertAlmostEqual(66.76, vpi3, delta=0.1)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()