Sdílet prostřednictvím


NgramHashingEstimator Třída

Definice

public sealed class NgramHashingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramHashingTransformer>
type NgramHashingEstimator = class
    interface IEstimator<NgramHashingTransformer>
Public NotInheritable Class NgramHashingEstimator
Implements IEstimator(Of NgramHashingTransformer)
Dědičnost
NgramHashingEstimator
Implementuje

Poznámky

Charakteristiky odhadu

Potřebuje tento estimátor podívat se na data, aby se natrénovala jeho parametry? Yes
Datový typ vstupního sloupce Vektor typu klíče
Datový typ výstupního sloupce Vektor známé velikosti Single
Exportovatelný do ONNX No

Výsledek NgramHashingTransformer vytvoří nový sloupec s názvem zadaným v parametrech názvu výstupního sloupce a vytvoří vektor n-gramů (sekvence po sobě jdoucích slov délky 1-n) z daných dat. Provede to tak, že každý n-gram hashuje a použije hodnotu hash jako index v sáčku.

NgramHashingEstimator se liší od WordHashBagEstimator toho, že bývalý přebírá tokenizovaný text jako vstup, zatímco druhý tokenizuje text interně.

V části Viz také najdete odkazy na příklady použití.

Metody

Fit(IDataView)

Vlaky a vrátí NgramHashingTransformerhodnotu .

GetOutputSchema(SchemaShape)

SchemaShape Vrátí schéma, které bude vytvořen transformátorem. Používá se k šíření a ověřování schématu v kanálu.

Metody rozšíření

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Připojte k řetězci odhadu kontrolní bod ukládání do mezipaměti. Tím zajistíte, aby se podřízené estimátory natrénovaly na data uložená v mezipaměti. Před průchodem více dat je užitečné mít kontrolní bod ukládání do mezipaměti.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Pokud získáte odhadátor, vraťte obtékání objektu, který jednou zavolá delegáta Fit(IDataView) . Často je důležité, aby estimátor vrátil informace o tom, co bylo vhodné, což je důvod, proč Fit(IDataView) metoda vrací konkrétně zadaný objekt, a ne jen obecné ITransformer. Ve stejnou dobu se však často vytvářejí do kanálů s mnoha objekty, takže možná budeme muset vytvořit řetězec odhadovačů prostřednictvím EstimatorChain<TLastTransformer> toho, kde je odhadovač, IEstimator<TTransformer> pro který chceme získat transformátor, uložen někde v tomto řetězu. Pro tento scénář můžeme prostřednictvím této metody připojit delegáta, který bude volána po volání fit.

Platí pro

Viz také