TorchSharpCatalog.TextClassification Metoda

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML.TorchSharp

Sestavení:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Balíček:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.21.1

Přetížení

TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, TextClassificationTrainer+TextClassificationOptions)	Dolaďte model NAS-BERT pro klasifikaci NLP. Limit pro libovolnou větu je 512 tokenů. Každé slovo se obvykle mapuje na jeden token a automaticky přidáme 2 specické tokeny (počáteční token a token oddělovače), takže obecně bude tento limit 510 slov pro všechny věty.
TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)	Dolaďte model NAS-BERT pro klasifikaci NLP. Limit pro libovolnou větu je 512 tokenů. Každé slovo se obvykle mapuje na jeden token a automaticky přidáme 2 specické tokeny (počáteční token a token oddělovače), takže obecně bude tento limit 510 slov pro všechny věty.

TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, TextClassificationTrainer+TextClassificationOptions)

Dolaďte model NAS-BERT pro klasifikaci NLP. Limit pro libovolnou větu je 512 tokenů. Každé slovo se obvykle mapuje na jeden token a automaticky přidáme 2 specické tokeny (počáteční token a token oddělovače), takže obecně bude tento limit 510 slov pro všechny věty.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer TextClassification (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions options);

static member TextClassification : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer

<Extension()>
Public Function TextClassification (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions) As TextClassificationTrainer

Parametry

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Katalog transformace.

options

TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions

Upřesnit možnosti.

Návraty

TextClassificationTrainer

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

Dolaďte model NAS-BERT pro klasifikaci NLP. Limit pro libovolnou větu je 512 tokenů. Každé slovo se obvykle mapuje na jeden token a automaticky přidáme 2 specické tokeny (počáteční token a token oddělovače), takže obecně bude tento limit 510 slov pro všechny věty.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer TextClassification (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string scoreColumnName = "Score", string outputColumnName = "PredictedLabel", string sentence1ColumnName = "Sentence1", string sentence2ColumnName = default, 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 TextClassification : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer

<Extension()>
Public Function TextClassification (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional outputColumnName As String = "PredictedLabel", Optional sentence1ColumnName As String = "Sentence1", Optional sentence2ColumnName As String = Nothing, 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 TextClassificationTrainer

Parametry

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Katalog transformace.

labelColumnName

String

Název sloupce popisku Sloupec by měl být typ klíče.

scoreColumnName

String

Název sloupce skóre

outputColumnName

String

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

sentence1ColumnName

String

Název sloupce pro první větu.

sentence2ColumnName

String

Název sloupce pro druhou větu. Vyžaduje se pouze v případě, že vaše klasifikace NLP vyžaduje páry vět.

batchSize

Int32

Počet řádků v dávce

maxEpochs

Int32

Maximální počet opakování v trénovací sadě

architecture

BertArchitecture

Architektura modelu Výchozí hodnota je Roberta.

validationSet

IDataView

Ověřovací sada používaná při trénování ke zlepšení kvality modelu.

Návraty

TextClassificationTrainer