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CustomStopWordsRemovingEstimator Classe

Definição

public sealed class CustomStopWordsRemovingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.CustomStopWordsRemovingTransformer>
type CustomStopWordsRemovingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<CustomStopWordsRemovingTransformer>
Public NotInheritable Class CustomStopWordsRemovingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of CustomStopWordsRemovingTransformer)
Herança
CustomStopWordsRemovingEstimator

Comentários

Características do avaliador

Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? No
Tipo de dados de coluna de entrada Vetor de texto
Tipo de dados da coluna de saída Vetor de texto
Exportável para ONNX Sim

O resultado CustomStopWordsRemovingTransformer cria uma nova coluna, nomeada conforme especificado pelo parâmetro de nome da coluna de saída e a preenche com um vetor de palavras que contém todas as palavras na coluna de entrada, exceto aquelas fornecidas pelo parâmetro stopwords. Toda a comparação de texto feita pela conversão de palavras fornecidas da coluna de entrada para a minúscula usando regras de inválida de cultura invariável.

Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)

IEstimator<TTransformer> para o CustomStopWordsRemovingTransformer.

(Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline.

Métodos de Extensão

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

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados.

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

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado.

Aplica-se a

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