TextCatalog.TokenizeIntoCharactersAsKeys Metodo

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v2.0.0

Creare un TokenizingByCharactersEstimatoroggetto , che tokenizza suddividendo il testo in sequenze di caratteri usando una finestra scorrevole.

public static Microsoft.ML.Transforms.Text.TokenizingByCharactersEstimator TokenizeIntoCharactersAsKeys (this Microsoft.ML.TransformsCatalog.TextTransforms catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, bool useMarkerCharacters = true);

static member TokenizeIntoCharactersAsKeys : Microsoft.ML.TransformsCatalog.TextTransforms * string * string * bool -> Microsoft.ML.Transforms.Text.TokenizingByCharactersEstimator

<Extension()>
Public Function TokenizeIntoCharactersAsKeys (catalog As TransformsCatalog.TextTransforms, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional useMarkerCharacters As Boolean = true) As TokenizingByCharactersEstimator

Parametri

catalog

TransformsCatalog.TextTransforms

Catalogo della trasformazione correlata al testo.

outputColumnName

String

Nome della colonna risultante dalla trasformazione di inputColumnName. Il tipo di dati di questa colonna sarà un vettore di chiavi di dimensioni variabili.

inputColumnName

String

Nome della colonna da trasformare. Se impostato su null, il valore di outputColumnName verrà usato come origine. Questo strumento di stima opera sul tipo di dati text.

useMarkerCharacters

Boolean

Per distinguere i token, ad esempio a scopo di debug, è possibile scegliere di anteporre un carattere marcatore, , 0x02all'inizio e aggiungere un altro carattere marcatore, 0x03, alla fine del vettore di output di caratteri.

Restituisce

TokenizingByCharactersEstimator

Esempio

using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.ML;

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class TokenizeIntoCharactersAsKeys
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Create an empty list as the dataset. The
            // 'TokenizeIntoCharactersAsKeys' does not require training data as
            // the estimator ('TokenizingByCharactersEstimator') created by
            // 'TokenizeIntoCharactersAsKeys' API is not a trainable estimator.
            // The empty list is only needed to pass input schema to the pipeline.
            var emptySamples = new List<TextData>();

            // Convert sample list to an empty IDataView.
            var emptyDataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(emptySamples);

            // A pipeline for converting text into vector of characters.
            // The 'TokenizeIntoCharactersAsKeys' produces result as key type.
            // 'MapKeyToValue' is need to map keys back to their original values.
            var textPipeline = mlContext.Transforms.Text
                .TokenizeIntoCharactersAsKeys("CharTokens", "Text",
                    useMarkerCharacters: false)
                .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue(
                    "CharTokens"));

            // Fit to data.
            var textTransformer = textPipeline.Fit(emptyDataView);

            // Create the prediction engine to get the character vector from the
            // input text/string.
            var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<TextData,
                TransformedTextData>(textTransformer);

            // Call the prediction API to convert the text into characters.
            var data = new TextData()
            {
                Text = "ML.NET's " +
                "TokenizeIntoCharactersAsKeys API splits text/string into " +
                "characters."
            };

            var prediction = predictionEngine.Predict(data);

            // Print the length of the character vector.
            Console.WriteLine($"Number of tokens: {prediction.CharTokens.Length}");

            // Print the character vector.
            Console.WriteLine("\nCharacter Tokens: " + string.Join(",", prediction
                .CharTokens));

            //  Expected output:
            //   Number of tokens: 77
            //   Character Tokens: M,L,.,N,E,T,',s,<?>,T,o,k,e,n,i,z,e,I,n,t,o,C,h,a,r,a,c,t,e,r,s,A,s,K,e,y,s,<?>,A,P,I,<?>,
            //                     s,p,l,i,t,s,<?>,t,e,x,t,/,s,t,r,i,n,g,<?>,i,n,t,o,<?>,c,h,a,r,a,c,t,e,r,s,.
            //
            // <?>: is a unicode control character used instead of spaces ('\u2400').
        }

        private class TextData
        {
            public string Text { get; set; }
        }

        private class TransformedTextData : TextData
        {
            public string[] CharTokens { get; set; }
        }
    }
}