WordBagEstimator Classe
Definizione
Importante
Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.
public sealed class WordBagEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.ITransformer>type WordBagEstimator = class
interface IEstimator<ITransformer>Public NotInheritable Class WordBagEstimator
Implements IEstimator(Of ITransformer)- Ereditarietà
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WordBagEstimator
- Implementazioni
Commenti
Caratteristiche dello strumento di stima
| Questo stimatore deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri? | Sì |
| Tipo di dati della colonna di input | Vettore di testo |
| Tipo di dati della colonna di output | Vettore di dimensioni note di Single |
| Esportabile in ONNX | Sì |
Il risultato ITransformer crea una nuova colonna, denominata come specificato nei parametri del nome della colonna di output e produce un vettore di conteggi n-gram (sequenze di n parole consecutive) da un determinato dati. Lo fa creando un dizionario di n-grammi e usando l'ID nel dizionario come indice nella borsa.
WordBagEstimator è diverso da NgramExtractingEstimator in quanto l'ex accetta tokenzza il testo internamente mentre quest'ultimo accetta testo tokenizzato come input.
Controllare la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.
Metodi
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un ITransformeroggetto . |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Propagazione dello schema per gli estimatori. Restituisce la forma dello schema di output dello strumento di stima, se la forma dello schema di input è simile a quella specificata. |
Metodi di estensione
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |