Hierarchical Classification · 深度分类树
通过并行 beam search 在 TypeSafe Choice 概率上做层级分类——专利、零售、生物医学、源代码 4 个层级。
classificationhierarchicalbeam-search
📄 原文:https://docs.typesafe.ai/cookbooks/hierarchical_classification 更新:2026-09-20
来源:docs.typesafe.ai/cookbooks/hierarchical_classification 抓取时间:2026-09-20
模式
层级分类(分类学)是 Jev 的杀手场景:
- 顶层:粗分类(生物 / 物理 / 化学)
- 第二层:细分类
- 叶子:具体实体
每层用一道 Choice 题,用前一层的概率做 beam search 剪枝。
def classify(text: str) -> list[float]:
resp = client.system_one(state=text, questions={
"level1": Choice(top_labels, instructions="Top-level category?"),
"level2": Choice(level2_labels, instructions="Sub-category?"),
})
# Combine probabilities with weights
return combine_probabilities([resp.level1.probabilities, resp.level2.probabilities])
何时用
任何有明确层级 schema 的分类:产品 SKU 树、文档分类、邮件路由、ICD-10 编码、生物分类。