TorchSharpCatalog.SentenceSimilarity Méthode

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML.TorchSharp

Assembly:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Paquet:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.21.1

Surcharges

SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SentenceSimilarityTrainer+SentenceSimilarityOptions)	Affiner un modèle NAS-BERT pour la similarité de phrase NLP. 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 séparateur) de sorte qu’en général cette limite sera de 510 mots pour toutes les phrases.
SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)	Affiner un modèle NAS-BERT pour la similarité de phrase NLP. 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 séparateur) de sorte qu’en général cette limite sera de 510 mots pour toutes les phrases.

SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SentenceSimilarityTrainer+SentenceSimilarityOptions)

Affiner un modèle NAS-BERT pour la similarité de phrase NLP. 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 séparateur) de sorte qu’en général cette limite sera de 510 mots pour toutes les phrases.

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

Paramètres

catalog

RegressionCatalog.RegressionTrainers

Catalogue de la transformation.

options

SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions

Options avancées

Retours

SentenceSimilarityTrainer

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

Affiner un modèle NAS-BERT pour la similarité de phrase NLP. 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 séparateur) de sorte qu’en général cette limite sera de 510 mots pour toutes les phrases.

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

Paramètres

catalog

RegressionCatalog.RegressionTrainers

Catalogue de la transformation.

labelColumnName

String

Nom de la colonne d’étiquette. La colonne doit être un type float.

scoreColumnName

String

Nom de la colonne score.

sentence1ColumnName

String

Nom de la colonne de la première phrase.

sentence2ColumnName

String

Nom de la colonne de la deuxième phrase. Obligatoire uniquement si votre classification NLP nécessite des paires de phrases.

batchSize

Int32

Nombre de lignes dans le traitement.

maxEpochs

Int32

Nombre maximal de boucles 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

SentenceSimilarityTrainer