TorchSharpCatalog.NamedEntityRecognition Metode

Referensi

Definisi

Ruang nama:: Microsoft.ML.TorchSharp

Rakitan:: Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Paket:: Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.1

Paket:: Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.0

Paket:: Microsoft.ML.TorchSharp v0.23.0-preview.1.25125.4

Penting

Beberapa informasi terkait produk prarilis yang dapat diubah secara signifikan sebelum dirilis. Microsoft tidak memberikan jaminan, tersirat maupun tersurat, sehubungan dengan informasi yang diberikan di sini.

Overload

NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, NerTrainer+NerOptions)	Menyempurnakan model Pengenalan Entitas Karakter.
NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)	Menyempurnakan model NAS-BERT untuk Pengenalan Entitas Karakter. Batas untuk kalimat apa pun adalah 512 token. Setiap kata biasanya akan memetakan ke satu token, dan kami secara otomatis menambahkan 2 token spekik (token awal dan token pemisah) jadi secara umum batas ini akan menjadi 510 kata untuk semua kalimat.

NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, NerTrainer+NerOptions)

Sumber:: TorchSharpCatalog.cs

Sumber:: TorchSharpCatalog.cs

Sumber:: TorchSharpCatalog.cs

Menyempurnakan model Pengenalan Entitas Karakter.

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

Parameter

catalog: MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Katalog transformasi.

options: NerTrainer.NerOptions

Set lengkap opsi tingkat lanjut.

Mengembalikan

NerTrainer

Berlaku untuk

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

Sumber:: TorchSharpCatalog.cs

Sumber:: TorchSharpCatalog.cs

Sumber:: TorchSharpCatalog.cs

Menyempurnakan model NAS-BERT untuk Pengenalan Entitas Karakter. Batas untuk kalimat apa pun adalah 512 token. Setiap kata biasanya akan memetakan ke satu token, dan kami secara otomatis menambahkan 2 token spekik (token awal dan token pemisah) jadi secara umum batas ini akan menjadi 510 kata untuk semua kalimat.

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

Parameter

catalog: MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Katalog transformasi.

labelColumnName: String

Nama kolom label. Kolom harus berupa jenis kunci.

outputColumnName: String

Nama kolom output. Ini akan menjadi jenis kunci. Ini adalah label yang diprediksi.

sentence1ColumnName: String

Nama kolom untuk kalimat pertama.

batchSize: Int32

Jumlah baris dalam batch.

maxEpochs: Int32

Jumlah maksimum waktu untuk mengulangi set pelatihan Anda.

architecture: BertArchitecture

Arsitektur untuk model. Default ke Roberta.

validationSet: IDataView

Set validasi yang digunakan saat pelatihan untuk meningkatkan kualitas model.

Mengembalikan

NerTrainer

Berlaku untuk