TorchSharpCatalog.QuestionAnswer Метод
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
Перегрузки
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options) |
Тонкая настройка модели ROBERTA для вопросов и ответов. Ограничение для любого предложения составляет 512 токенов. Каждое слово обычно сопоставляется с одним маркером, и мы автоматически добавляем 2 маркера спецификации (начальный маркер и маркер разделителя), поэтому в целом это ограничение будет составлять 510 слов для всех предложений. |
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
Тонкая настройка модели ROBERTA для вопросов и ответов. Ограничение для любого предложения составляет 512 токенов. Каждое слово обычно сопоставляется с одним маркером, и мы автоматически добавляем 2 маркера спецификации (начальный маркер и маркер разделителя), поэтому в целом это ограничение будет составлять 510 слов для всех предложений. |
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options)
- Исходный код:
- TorchSharpCatalog.cs
- Исходный код:
- TorchSharpCatalog.cs
- Исходный код:
- TorchSharpCatalog.cs
Тонкая настройка модели ROBERTA для вопросов и ответов. Ограничение для любого предложения составляет 512 токенов. Каждое слово обычно сопоставляется с одним маркером, и мы автоматически добавляем 2 маркера спецификации (начальный маркер и маркер разделителя), поэтому в целом это ограничение будет составлять 510 слов для всех предложений.
public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options options);static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As QATrainer.Options) As QATrainerПараметры
Каталог преобразования.
- options
- QATrainer.Options
Параметры для контроля качества.
Возвращаемое значение
Применяется к
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
- Исходный код:
- TorchSharpCatalog.cs
- Исходный код:
- TorchSharpCatalog.cs
- Исходный код:
- TorchSharpCatalog.cs
Тонкая настройка модели ROBERTA для вопросов и ответов. Ограничение для любого предложения составляет 512 токенов. Каждое слово обычно сопоставляется с одним маркером, и мы автоматически добавляем 2 маркера спецификации (начальный маркер и маркер разделителя), поэтому в целом это ограничение будет составлять 510 слов для всех предложений.
public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string contextColumnName = "Context", string questionColumnName = "Question", string trainingAnswerColumnName = "TrainingAnswer", string answerIndexColumnName = "AnswerIndex", string predictedAnswerColumnName = "Answer", string scoreColumnName = "Score", int topK = 3, int batchSize = 4, int maxEpochs = 10, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture architecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Microsoft.ML.IDataView validationSet = default);static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * string * int * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional contextColumnName As String = "Context", Optional questionColumnName As String = "Question", Optional trainingAnswerColumnName As String = "TrainingAnswer", Optional answerIndexColumnName As String = "AnswerIndex", Optional predictedAnswerColumnName As String = "Answer", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional topK As Integer = 3, Optional batchSize As Integer = 4, Optional maxEpochs As Integer = 10, Optional architecture As BertArchitecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Optional validationSet As IDataView = Nothing) As QATrainerПараметры
Каталог преобразования.
- contextColumnName
- String
Контекст для вопроса.
- questionColumnName
- String
Вопрос, который задают.
- trainingAnswerColumnName
- String
Ответ, используемый для обучения модели.
- answerIndexColumnName
- String
Начальный символьный индекс этого ответа в контексте.
- predictedAnswerColumnName
- String
Ответ, прогнозируемый моделью во время вывода.
- scoreColumnName
- String
Оценка прогнозируемых ответов.
- topK
- Int32
Сколько лучших результатов вы хотите вернуть по заданному вопросу.
- batchSize
- Int32
Количество строк в пакете.
- maxEpochs
- Int32
Максимальное количество циклов для прохождения обучающего набора.
- architecture
- BertArchitecture
Архитектура модели. Значение по умолчанию — Roberta.
- validationSet
- IDataView
Проверочный набор, используемый во время обучения для улучшения качества модели.