O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z Bilmizni o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘ 1 : 20th-century government website qilmadi. # From: leg_module_test.py # A simple function to turn a URL into a BeautifulSoup object import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup def make_soup(url): thepage = urllib.request.urlopen(url) soupdata = BeautifulSoup(thepage, "lxml") return soupdata website ='https://capitol.texas.gov/BillLookup/History.aspx?LegSess=89R&Bill=SB1' soup = make_soup(website) # Find the author's name by its specific HTML ID for data in soup.findAll('td', id = 'cellAuthors'): print(data.text) Bu, o‘z bilan o‘zadi, amma o‘zadi o‘zadi o‘zadi. Selenium for JavaScript qaytaradi. O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z. Bu modern web scraping'da bir problemdir. Solisyon? Selenium, scriptim o‘z bilan qilmadi, o‘z qilmadi, o‘z qilmadi, o‘z qilmidi, o‘z qilmidi, o‘z qilmidi, o‘z qilmidi, o‘z qilmidi. Selenium Mis script texas_leg_txt_from_list.py o‘z bu qonaq qoladi. # From: texas_leg_txt_from_list.py # Using Selenium to find an element and extract its JavaScript-based URL from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time # ... (driver setup code) ... driver.get('https://capitol.texas.gov/BillLookup/Text.aspx?LegSess=75R&Bill=HB1') time.sleep(1.5) # Wait for the page to load # Find the summary link by its ID bill_summary_link = driver.find_element(By.ID, 'lnkBillSumm') # Get the 'onclick' attribute, which contains the JavaScript function call onclick_attribute = bill_summary_link.get_attribute('onclick') # A bit of string manipulation to extract the URL from the JavaScript start_index = onclick_attribute.find("('") + 2 end_index = onclick_attribute.find("'", start_index) bill_summary_url = 'https://capitol.texas.gov/BillLookup/' + onclick_attribute[start_index:end_index] print(f"Successfully extracted summary URL: {bill_summary_url}") driver.quit() Bu, o‘z 3 bilanni bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan. Part 2: The Cleanup Crew - HTML Chaosni qilmadi Web data o‘zingizdir. Text o‘zingizdi extra whitespace, non-breaking space characters (\xa0), and other HTML artifacts. Before I could feed this to a model, it needed a serious cleanup. Mis start_analysis_0.py skript o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z. I'm written a simple cleaning function using regex to standardize whitespace and remove junk characters. # From: start_analysis_0.py # A function to clean raw text scraped from the web import re def clean_text(text): if not isinstance(text, str): return "" # Handle cases where data might not be a string text = re.sub(r'\s+', ' ', text) # Collapse all whitespace into single spaces text = text.replace('\xa0', ' ') # Remove non-breaking spaces text = text.replace('__','') # ... other replacements ... return text.strip() Biz o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘ Bu vizualization bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan. O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z Text-to-Text Transformer. T5 o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z. Bu o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘. T5 mini modelni qaytaradi. Modelin o‘z o‘z Bu prosesni o‘z o‘z o‘z: Tokenization: This step converts the text into numerical IDs that the model can understand. I created a pre-processing function to handle this for both the bill text (input) and the summary (target label). # From: start_analysis_1.py # This function tokenizes the text and prepares it for the model from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('t5-small') prefix = "summarize: " def preprocess_function(examples): # Prepare the input text with the "summarize: " prefix inputs = [prefix + doc for doc in examples["source_text"]] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=512, truncation=True) # Tokenize the target summaries with tokenizer.as_target_tokenizer(): labels = tokenizer(examples["target_text"], max_length=128, truncation=True) model_inputs["labels"] = labels["input_ids"] return model_inputs Datloading: Mən qilmadi JSON-i Hugging Face Dataset objektiga qilmadi və tokenization qilmadi. U bilan modelini konfiguredim, optimizer setdim, model.fit() prosesini başladim. O‘z o‘z magik o‘z. model bilan bilan qaytaradi, bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan bilan qaytaradi. # From: start_analysis_1.py # The final training call in TensorFlow import tensorflow as tf from transformers import TFAutoModelForSeq2SeqLM, AdamWeightDecay # ... (dataset and data_collator setup) ... optimizer = AdamWeightDecay(learning_rate=2e-5, weight_decay_rate=0.01) model = TFAutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-small") model.compile(optimizer=optimizer) # Let's train! model.fit( x=tf_train_set, validation_data=tf_test_set, epochs=3 ) # Save the fine-tuned model for later use model.save_pretrained("./t5_small_texas_bills") O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z? Men o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z. Bu o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z: **Original Bill Text (Snippet): \ "...AN ACT referring to providing for a reduction of the limitation on the total amount of ad valorem taxes that may be imposed by a school district on the residence homesteads of the elderly or disabled to reflect any reduction in the school district's tax rate and protecting a school district against any resulting loss in local revenue..." **Original Bill Text (Snippet): \ "...AN ACT referring to providing for a reduction of the limitation on the total amount of ad valorem taxes that may be imposed by a school district on the residence homesteads of the elderly or disabled to reflect any reduction in the school district's tax rate and protecting a school district against any resulting loss in local revenue..." **Official Summary (Ground Truth): \ "Koyni bu Act ad valorem tax limits for elderly or disabled homeowners to reflect tax rate reductions. It ensures that school districts are compensated for any resulting income loss. The change applies starting from the 2007 tax year, contingent on voter approval of a related constitutional amendment." **Official Summary (Ground Truth): \ "Koyni bu Act ad valorem tax limits for elderly or disabled homeowners to reflect tax rate reductions. It ensures that school districts are compensated for any resulting income loss. The change applies starting from the 2007 tax year, contingent on voter approval of a related constitutional amendment." **AI-Generated Summary: \ "Bill o‘z o‘z limiti qilmadi ki o‘z qilmadi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi. **AI-Generated Summary: \ "Bill o‘z o‘z limiti qilmadi ki o‘z qilmadi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi. Analysis: modelni qilmadi qilmadi qilmadi qilmadi qilmadi qilmadi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi. Analysis: modelni qilmadi qilmadi qilmadi qilmadi qilmadi qilmadi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi qilmidi. Konkurs O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘. O‘z bu modelni perfeksiz, amma o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z. What's next? O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z. Bot yaratmaq: Qasib o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z. O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z. O‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z o‘z.
