TextNormalizingEstimator Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Transforms.Text

Ensamblado:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Paquete:

Microsoft.ML v3.0.1

IEstimator<TTransformer>para .TextNormalizingTransformer

public sealed class TextNormalizingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.TextNormalizingTransformer>

type TextNormalizingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<TextNormalizingTransformer>

Public NotInheritable Class TextNormalizingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of TextNormalizingTransformer)

Herencia

Object

TrivialEstimator<TextNormalizingTransformer>

TextNormalizingEstimator

Comentarios

Características del estimador

¿Este estimador necesita examinar los datos para entrenar sus parámetros?	No
Tipo de datos de columna de entrada	Escalar o vector de texto
Tipo de datos de columna de salida	Vector escalar o de tamaño variable de texto
Exportable a ONNX	Sí

El resultado TextNormalizingTransformer crea una nueva columna, denominada como se especifica en los parámetros de nombre de columna de salida, y normaliza los datos de entrada textual cambiando mayúsculas y minúsculas, quitando marcas diacríticas, signos de puntuación o números.

Consulte la sección Consulte también los vínculos a ejemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer>para .TextNormalizingTransformer (Heredado de TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Devuelve el SchemaShape valor del esquema que generará el transformador. Se usa para la propagación y comprobación de esquemas en una canalización.

Métodos de extensión

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

Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de nivel inferior se entrenarán con los datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos.

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

Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) que se llame. A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que cabe, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto con tipo específico, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador está enterrado en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit.

Consulte también

• NormalizeText(TransformsCatalog+TextTransforms, String, String, TextNormalizingEstimator+CaseMode, Boolean, Boolean, Boolean)