Partilhar via


NgramHashingEstimator Classe

Definição

public sealed class NgramHashingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramHashingTransformer>
type NgramHashingEstimator = class
    interface IEstimator<NgramHashingTransformer>
Public NotInheritable Class NgramHashingEstimator
Implements IEstimator(Of NgramHashingTransformer)
Herança
NgramHashingEstimator
Implementações

Comentários

Características do estimador

Esse estimador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? Sim
Tipo de dados de coluna de entrada Vetor do tipo de chave .
Tipo de dados de coluna de saída Vetor de tamanho conhecido de Single
Exportável para ONNX No

O resultado NgramHashingTransformer cria uma nova coluna, nomeada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída e produz um vetor de contagens de n-grama (sequências de palavras consecutivas de comprimento 1-n) de determinados dados. Ele faz isso hash de cada n-grama e usando o valor de hash como o índice no saco.

NgramHashingEstimator é diferente de WordHashBagEstimator uma maneira que o primeiro usa texto tokenizado como entrada enquanto o último tokeniza o texto internamente.

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

Métodos

Fit(IDataView)

Treina e retorna um NgramHashingTransformer.

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 de estimativas. Isso garantirá que os estimadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que fazem várias passagens de dados.

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

Dado um estimador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) chamado. Geralmente, é importante que um estimador 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 construir uma cadeia de estimadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos que o transformador seja enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado quando fit for chamado.

Aplica-se a

Confira também