Hierarchical Classifier

A hierarchical classification system based on traditional machine learning models (LR, SVC, GBDT, RF) and deep learning models (LSTM + Attention).

The idea of hierarchical classification is similar with Blending / Stacking in Ensemble Learning.

Introduction

Divide all the features extracted from essays into 5 categories:

Lexical Features
Grammar Error Features
Sentence Features
Structure Features
Content Features

将这5大类共91维特征，将其输入层次分类器，得到最终的作文得分预测值。

The hierarchical classifier has 2 layers:

Combo layer: 31个分类器，对应5类作文特征的所有组合
- input：从作文文本中抽取出的特征向量，按类别的组合拼接特征向量
- output：5类
- label：按作文得分分桶 (bucketize)，分为5挡
Fuse layer: 第一层5个分类器输出的5个向量拼接而成，共15维
- output：16类，对应于初中作文分数范围 [0, 15]
- label：作文得分真值

Environment

python
sklearn
numpy
scipy
tensorflow

Data

我们使用作文特征数据集来训练和评估层次分类器。

这个数据集可以在这找到：hierarchical-classifier/data/essay_features.csv

使用下面的命令可重现地切分数据集，默认是80%训练集，10%验证集和10%测试集。切分的比例可以通过修改 testset_ratio 自行设定。

cd /path/to/hierarchical-classifier/utils
python3 split_dataset.py

Feature Configuration

所有特征与其从属的类别的关系写在 conf/feature.config 中，YAML 格式。可以自行添加新的类别和特征。

类别名后带有冒号，每个特征采用区块格式 (block format)，也就是短杠+空格作为起始。

例子：

category:
- feature0
- feature1
- feature2

Usage

下面的命令可以在作文特征数据集上训练和评估层次分类器，每个分类器都使用 LR，并使用10折交叉验证。

cd /path/to/hierarchical-classifier/src
python3 run.py
	--train
	--train_files ../data/trainset/essay.train.csv # allow multiple files, separated by space
	--dev_files ../data/devset/essay.dev.csv
	--test_files ../data/testset/essay.test.csv
	--result_dir ../data/results/
	--model_type multi
	--combo svc
	--fuse lr
	--cv
	--folds 10

You can see the list of available options by running:

python3 run.py -h

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