NgramExtractingEstimator Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Erzeugt einen Vektor der Anzahl von n-Gramm (Sequenzen von aufeinander folgenden Wörtern), die im Eingabetext aufgetreten sind.
public sealed class NgramExtractingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingTransformer>type NgramExtractingEstimator = class
interface IEstimator<NgramExtractingTransformer>Public NotInheritable Class NgramExtractingEstimator
Implements IEstimator(Of NgramExtractingTransformer)- Vererbung
-
NgramExtractingEstimator
- Implementiert
Hinweise
Stimatoreigenschaften
| Muss dieser Schätzer die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | Yes |
| Eingabespaltendatentyp | Vektor des Schlüsseltyps . |
| Ausgabespaltendatentyp | Bekannte Größe des Vektors Single |
| Exportierbar in ONNX | Yes |
NgramExtractingTransformer Dadurch wird eine neue Spalte erstellt, die in den Parametern für die Ausgabespaltennamen angegeben ist, wobei jeder Eingabevektor einem Vektor der Anzahl von n-Gramm (Sequenzen von aufeinander folgenden Wörtern) zugeordnet wird, die im Eingabetext aufgetreten sind.
Der Schätzwert erstellt ein Wörterbuch von n-Gramm und verwendet die NgramExtractingTransformer ID im Wörterbuch als Index im Anzahlvektor, den er erzeugt.
Überprüfen Sie den Abschnitt "Siehe auch", um Links zu Verwendungsbeispielen zu finden.
Methoden
| Fit(IDataView) |
Züge und gibt einen NgramExtractingTransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Gibt das SchemaShape Schema zurück, das vom Transformator erzeugt wird. Wird für die Schemaverteilung und Überprüfung in einer Pipeline verwendet. |
Erweiterungsmethoden
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Wenn sie eine Schätzung erhalten, geben Sie ein Umbruchobjekt zurück, das einen Delegaten aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen darüber zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückzugeben. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch häufig Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern erstellen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die aufgerufen wird, sobald sie aufgerufen wird. |