TorchSharpCatalog.TextClassification Метод

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.TorchSharp

Сборка:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Пакет:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.23.0-preview.1.25125.4

Перегрузки

TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, TextClassificationTrainer+TextClassificationOptions)	Тонкая настройка модели NAS-BERT для классификации NLP. 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.
TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)	Тонкая настройка модели NAS-BERT для классификации NLP. 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.

TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, TextClassificationTrainer+TextClassificationOptions)

Исходный код:

TorchSharpCatalog.cs

Тонкая настройка модели NAS-BERT для классификации NLP. 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.NasBert.TextClassificationTrainer TextClassification(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions options);

static member TextClassification : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer

<Extension()>
Public Function TextClassification (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions) As TextClassificationTrainer

Параметры

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Каталог преобразования.

options

TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions

Дополнительные параметры.

Возвращаемое значение

TextClassificationTrainer

TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)

Исходный код:

TorchSharpCatalog.cs

Тонкая настройка модели NAS-BERT для классификации NLP. 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.NasBert.TextClassificationTrainer TextClassification(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string scoreColumnName = "Score", string outputColumnName = "PredictedLabel", string sentence1ColumnName = "Sentence1", string sentence2ColumnName = default, int batchSize = 32, int maxEpochs = 10, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture architecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Microsoft.ML.IDataView validationSet = default);

static member TextClassification : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer

<Extension()>
Public Function TextClassification (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional outputColumnName As String = "PredictedLabel", Optional sentence1ColumnName As String = "Sentence1", Optional sentence2ColumnName As String = Nothing, Optional batchSize As Integer = 32, Optional maxEpochs As Integer = 10, Optional architecture As BertArchitecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Optional validationSet As IDataView = Nothing) As TextClassificationTrainer

Параметры

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Каталог преобразования.

labelColumnName

String

Имя столбца меток. Столбец должен быть типом ключа.

scoreColumnName

String

Имя столбца оценки.

outputColumnName

String

Имя выходного столбца. Это будет тип ключа. Это прогнозируемая метка.

sentence1ColumnName

String

Имя столбца для первого предложения.

sentence2ColumnName

String

Имя столбца для второго предложения. Требуется только в том случае, если для классификации NLP требуются пары предложений.

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.

Возвращаемое значение

TextClassificationTrainer