TorchSharpCatalog.NamedEntityRecognition Méthode

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.TorchSharp

Assembly:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Paquet:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.21.1

Surcharges

NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, NerTrainer+NerOptions)	Ajustez un modèle de reconnaissance d’entité nommée.
NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)	Ajustez un modèle NAS-BERT pour la reconnaissance d’entité nommée. La limite pour toute phrase est de 512 jetons. Chaque mot est généralement mappé à un seul jeton, et nous ajoutons automatiquement 2 jetons spécifiques (un jeton de début et un jeton de séparation). En général, cette limite sera de 510 mots pour toutes les phrases.

NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, NerTrainer+NerOptions)

Ajustez un modèle de reconnaissance d’entité nommée.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer NamedEntityRecognition (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer.NerOptions options);

static member NamedEntityRecognition : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer.NerOptions -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer

<Extension()>
Public Function NamedEntityRecognition (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As NerTrainer.NerOptions) As NerTrainer

Paramètres

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Catalogue de la transformation.

options

NerTrainer.NerOptions

Ensemble complet d’options avancées.

Retours

NerTrainer

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

Ajustez un modèle NAS-BERT pour la reconnaissance d’entité nommée. La limite pour toute phrase est de 512 jetons. Chaque mot est généralement mappé à un seul jeton, et nous ajoutons automatiquement 2 jetons spécifiques (un jeton de début et un jeton de séparation). En général, cette limite sera de 510 mots pour toutes les phrases.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer NamedEntityRecognition (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string outputColumnName = "PredictedLabel", string sentence1ColumnName = "Sentence", 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 NamedEntityRecognition : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer

<Extension()>
Public Function NamedEntityRecognition (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional outputColumnName As String = "PredictedLabel", Optional sentence1ColumnName As String = "Sentence", 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 NerTrainer

Paramètres

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Catalogue de la transformation.

labelColumnName

String

Nom de la colonne d’étiquette. Colonne doit être un type de clé.

outputColumnName

String

Nom de la colonne de sortie. Il s’agit d’un type de clé. Il s’agit de l’étiquette prédite.

sentence1ColumnName

String

Nom de la colonne de la première phrase.

batchSize

Int32

Nombre de lignes dans le traitement.

maxEpochs

Int32

Nombre maximal de fois où effectuer une boucle dans votre jeu d’entraînement.

architecture

BertArchitecture

Architecture du modèle. La valeur par défaut est Roberta.

validationSet

IDataView

Jeu de validation utilisé lors de l’entraînement pour améliorer la qualité du modèle.

Retours

NerTrainer