import json f = open("answered_data_10k.in").read().split("\n")train_set = f[1:9001]test_set = f[9002:-1]train = [json.loads(i) for i in train_set]test = [json.loads(i) for i in test_set]questions = train + test

# Create the list of topics topic_list = []for question in questions:if len(question["topics"]) > 0:for topic in question["topics"]:topic_list = topic_list + [topic["name"]]topic_list = list(set(topic_list))print(len(topic_list))

#Assigning question to topics.question_list = []final_topic_list = []for topic in topic_list:temp = []for question in questions:context = [i["name"] for i in question["topics"]]if topic in context:temp.append(question['question_text']) if len(temp) >= 5:question_list.append(temp)final_topic_list.append(topic)topic_list = final_topic_list

from nltk import word_tokenizefrom nltk.corpus import stopwordsfrom gensim import modelsfrom gensim.models.doc2vec import TaggedDocument#Function for normalizing paragraphs.def normalize(string):lst = word_tokenize(string)lst =[word.lower() for word in lst if word.isalpha()]lst = [w for w in lst if not w in stopwords.words('english')]return(lst)# Aggregate questions under each topic tag as a paragraph. # Normalize the paragraph # Feed the normalized paragraph along with the topic tag into Gensim's Tagged Document function. # Append the return value to docs.docs = []for index, item in enumerate(topic_list):question = " ".join(question_list[index])question = normalize(question)docs.append(TaggedDocument(words=question, tags=[item]))

import gensimmodel = gensim.models.Doc2Vec(vector_size= 200, window= 3, min_count= 0, workers=4, epochs= 40)model.build_vocab(docs)model.train(docs, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.iter)

from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import metricsimport pylab as plimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.decomposition import PCAkmeans_model = KMeans(n_clusters= 60, init='k-means++', max_iter=100) X = kmeans_model.fit(model.docvecs.doctag_syn0)labels= kmeans_model.labels_.tolist()l = kmeans_model.fit_predict(model.docvecs.doctag_syn0)#map each centroid to its topic tagword_centroid_map = dict(zip( model.docvecs.offset2doctag, l))#Print Cluster Listfor cluster in range(0,100): print("\nCluster %d" % cluster)words = []for i in range(0,len(word_centroid_map.values())):if(list(word_centroid_map.values())[i] == cluster ):words.append(list(word_centroid_map.keys())[i])print(words)