TorchSharpCatalog.NamedEntityRecognition Metoda

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML.TorchSharp

Sestavení:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Balíček:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.21.1

Přetížení

NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, NerTrainer+NerOptions)	Dolaďte model rozpoznávání pojmenovaných entit.
NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)	Vylaďte model NAS-BERT pro rozpoznávání pojmenovaných entit. Limit pro každou větu je 512 tokenů. Každé slovo se obvykle mapuje na jeden token a automaticky přidáme 2 konkrétní tokeny (počáteční token a token oddělovače), takže obecně platí limit 510 slov pro všechny věty.

NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, NerTrainer+NerOptions)

Dolaďte model rozpoznávání pojmenovaných entit.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer NamedEntityRecognition (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer.NerOptions options);

static member NamedEntityRecognition : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer.NerOptions -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer

<Extension()>
Public Function NamedEntityRecognition (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As NerTrainer.NerOptions) As NerTrainer

Parametry

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Katalog transformace.

options

NerTrainer.NerOptions

Úplná sada upřesňujících možností

Návraty

NerTrainer

NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)

Vylaďte model NAS-BERT pro rozpoznávání pojmenovaných entit. Limit pro každou větu je 512 tokenů. Každé slovo se obvykle mapuje na jeden token a automaticky přidáme 2 konkrétní tokeny (počáteční token a token oddělovače), takže obecně platí limit 510 slov pro všechny věty.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer NamedEntityRecognition (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string outputColumnName = "PredictedLabel", string sentence1ColumnName = "Sentence", int batchSize = 32, int maxEpochs = 10, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture architecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Microsoft.ML.IDataView validationSet = default);

static member NamedEntityRecognition : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer

<Extension()>
Public Function NamedEntityRecognition (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional outputColumnName As String = "PredictedLabel", Optional sentence1ColumnName As String = "Sentence", Optional batchSize As Integer = 32, Optional maxEpochs As Integer = 10, Optional architecture As BertArchitecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Optional validationSet As IDataView = Nothing) As NerTrainer

Parametry

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Katalog transformace.

labelColumnName

String

Název sloupce popisku Sloupec by měl být typu klíče.

outputColumnName

String

Název výstupního sloupce Bude se jednat o typ klíče. Jedná se o predikovaný popisek.

sentence1ColumnName

String

Název sloupce pro první větu

batchSize

Int32

Počet řádků v dávce

maxEpochs

Int32

Maximální počet opakování trénovací sady

architecture

BertArchitecture

Architektura modelu Výchozí hodnota je Roberta.

validationSet

IDataView

Ověřovací sada používaná při trénování ke zlepšení kvality modelu.

Návraty

NerTrainer