GradeSystem

Data

• essay
  • A1, A2, B1の3段階
  • データのパス /home/lr/kawamoto/m1/GradeSystem/essay/
• textbook
  • A1, A2, B1, B2, C(C1とC2)の5段階
  • データのパス /home/lr/kawamoto/m1/GradeSystem/textbook/
• wi+locness
  • A1, A2, B1, B2, C(C1とC2)の5段階
  • データのパス /home/lr/kawamoto/m1/GradeSystem/essay/wi+locness/

How to use

Preprocessing

python run.py -mode prepro -data essay

Training

python run.py -mode train -data essay -clf lr -model ../models/essay/test.pkl
or
python run.py -mode train -data essay -clf bert -epoch 1 -gpus 1 -model ../models/essay/debert

Test

python run.py -mode test -data essay -clf lr -model ../models/essay/test.pkl

Option

• -data {essay, textbook} どのデータを使用するか指定
• -gec {stat, nn, correct} データがEssayのとき、GECのどの結果を使用するかを指定 statは統計的GEC, nnはNN GEC, correctは正解文 指定しない場合GECの結果は使用しない
• -clf {lr nn} 分類器に利用するモデルを指定 lrはロジスティック回帰、nnはMLP
• -gpus n nは使用したいGPUの番号を入れる
• -epoch 3000 clfにnnを選択した場合の学習するepochの回数を指定
• -model MODEL_PATH train時に保存、test時に使用するモデルのパスを指定