TorchSharpCatalog.SentenceSimilarity メソッド
定義
重要
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オーバーロード
| SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SentenceSimilarityTrainer+SentenceSimilarityOptions) |
NLP 文の類似性のために NAS-BERT モデルを微調整します。 任意の文の制限は 512 トークンです。 通常、各単語は 1 つのトークンにマップされ、2 つの特定のトークン (開始トークンと区切り記号トークン) が自動的に追加されるため、一般に、この制限はすべての文に対して 510 語になります。 |
| SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
NLP 文の類似性のために NAS-BERT モデルを微調整します。 任意の文の制限は 512 トークンです。 通常、各単語は 1 つのトークンにマップされ、2 つの特定のトークン (開始トークンと区切り記号トークン) が自動的に追加されるため、一般に、この制限はすべての文に対して 510 語になります。 |
SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SentenceSimilarityTrainer+SentenceSimilarityOptions)
NLP 文の類似性のために NAS-BERT モデルを微調整します。 任意の文の制限は 512 トークンです。 通常、各単語は 1 つのトークンにマップされ、2 つの特定のトークン (開始トークンと区切り記号トークン) が自動的に追加されるため、一般に、この制限はすべての文に対して 510 語になります。
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パラメーター
変換のカタログ。
詳細オプション
戻り値
適用対象
SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
NLP 文の類似性のために NAS-BERT モデルを微調整します。 任意の文の制限は 512 トークンです。 通常、各単語は 1 つのトークンにマップされ、2 つの特定のトークン (開始トークンと区切り記号トークン) が自動的に追加されるため、一般に、この制限はすべての文に対して 510 語になります。
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パラメーター
変換のカタログ。
- labelColumnName
- String
ラベル列の名前。 列は float 型である必要があります。
- scoreColumnName
- String
スコア列の名前。
- sentence1ColumnName
- String
最初の文の列の名前。
- sentence2ColumnName
- String
2 番目の文の列の名前。 NLP 分類に文のペアが必要な場合にのみ必要です。
- batchSize
- Int32
バッチに含まれる行数。
- maxEpochs
- Int32
トレーニング セットをループする最大回数。
- architecture
- BertArchitecture
モデルのアーキテクチャ。 既定値は Roberta です。
- validationSet
- IDataView
モデルの品質を向上させるためにトレーニング中に使用される検証セット。