TorchSharpCatalog.SentenceSimilarity Methode

Definition

Namespace:

Microsoft.ML.TorchSharp

Assembly:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Paket:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.0-preview.24522.7

Überlädt

SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SentenceSimilarityTrainer+SentenceSimilarityOptions)	Optimieren eines NAS-BERT-Modells für NLP-Satzähnlichkeit. Der Grenzwert für einen Satz beträgt 512 Token. Jedes Wort wird in der Regel einem einzelnen Token zugeordnet, und wir fügen automatisch 2 spezische Token (ein Starttoken und ein Trennzeichen) hinzu, sodass dieser Grenzwert im Allgemeinen 510 Wörter für alle Sätze beträgt.
SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)	Optimieren eines NAS-BERT-Modells für NLP-Satzähnlichkeit. Der Grenzwert für einen Satz beträgt 512 Token. Jedes Wort wird in der Regel einem einzelnen Token zugeordnet, und wir fügen automatisch 2 spezische Token (ein Starttoken und ein Trennzeichen) hinzu, sodass dieser Grenzwert im Allgemeinen 510 Wörter für alle Sätze beträgt.

SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SentenceSimilarityTrainer+SentenceSimilarityOptions)

Quelle:

TorchSharpCatalog.cs

Optimieren eines NAS-BERT-Modells für NLP-Satzähnlichkeit. Der Grenzwert für einen Satz beträgt 512 Token. Jedes Wort wird in der Regel einem einzelnen Token zugeordnet, und wir fügen automatisch 2 spezische Token (ein Starttoken und ein Trennzeichen) hinzu, sodass dieser Grenzwert im Allgemeinen 510 Wörter für alle Sätze beträgt.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer SentenceSimilarity(this Microsoft.ML.RegressionCatalog.RegressionTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions options);

static member SentenceSimilarity : Microsoft.ML.RegressionCatalog.RegressionTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer

<Extension()>
Public Function SentenceSimilarity (catalog As RegressionCatalog.RegressionTrainers, options As SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions) As SentenceSimilarityTrainer

Parameter

catalog

RegressionCatalog.RegressionTrainers

Der Katalog der Transformation.

options

SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions

Erweiterte Optionen

Gibt zurück

SentenceSimilarityTrainer

SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)

Quelle:

TorchSharpCatalog.cs

Optimieren eines NAS-BERT-Modells für NLP-Satzähnlichkeit. Der Grenzwert für einen Satz beträgt 512 Token. Jedes Wort wird in der Regel einem einzelnen Token zugeordnet, und wir fügen automatisch 2 spezische Token (ein Starttoken und ein Trennzeichen) hinzu, sodass dieser Grenzwert im Allgemeinen 510 Wörter für alle Sätze beträgt.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer SentenceSimilarity(this Microsoft.ML.RegressionCatalog.RegressionTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string scoreColumnName = "Score", string sentence1ColumnName = "Sentence1", string sentence2ColumnName = "Sentence2", 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 SentenceSimilarity : Microsoft.ML.RegressionCatalog.RegressionTrainers * string * string * string * string * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer

<Extension()>
Public Function SentenceSimilarity (catalog As RegressionCatalog.RegressionTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional sentence1ColumnName As String = "Sentence1", Optional sentence2ColumnName As String = "Sentence2", 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 SentenceSimilarityTrainer

Parameter

catalog

RegressionCatalog.RegressionTrainers

Der Katalog der Transformation.

labelColumnName

String

Name der Bezeichnungsspalte. Die Spalte sollte ein float-Typ sein.

scoreColumnName

String

Name der Bewertungsspalte.

sentence1ColumnName

String

Name der Spalte für den ersten Satz.

sentence2ColumnName

String

Name der Spalte für den zweiten Satz. Nur erforderlich, wenn ihre NLP-Klassifizierung Satzpaare erfordert.

batchSize

Int32

Die Anzahl von Zeilen im Batch.

maxEpochs

Int32

Maximale Anzahl von Schleifen durch Ihren Trainingssatz.

architecture

BertArchitecture

Architektur für das Modell. Standardmäßig wird Roberta verwendet.

validationSet

IDataView

Der Validierungssatz, der während des Trainings verwendet wird, um die Modellqualität zu verbessern.

Gibt zurück

SentenceSimilarityTrainer