NerTrainer 클래스
정의
중요
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IEstimator<TTransformer> 텍스트를 분류하기 위한 DNN(심층 신경망)을 학습하기 위한 입니다.
public class NerTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<Microsoft.ML.Data.VBuffer<uint>,Microsoft.ML.Data.VBuffer<long>>type NerTrainer = class
inherit NasBertTrainer<VBuffer<uint32>, VBuffer<int64>>Public Class NerTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of VBuffer(Of UInteger), VBuffer(Of Long))- 상속
설명
이 트레이너를 만들려면 NER을 사용합니다.
입력 및 출력 열
입력 레이블 열 데이터는 문자열 형식의 벡터여야 하며 문장 열은 형식TextDataViewType이어야 합니다.
이 트레이너는 다음 열을 출력합니다.
| 출력 열 이름 | 열 유형 | Description |
|---|---|---|
PredictedLabel |
키 형식의 벡터 | 예측된 레이블의 인덱스입니다. 값이 i라면 실제 레이블은 키 값 입력 레이블 형식에서 i번째 범주입니다. |
| -- | -- | |
| 기계 학습 작업 | 다중 클래스 분류 | |
| 정규화가 필요한가요? | No | |
| 캐싱이 필요한가요? | No | |
| Microsoft.ML 외에도 필수 NuGet | Microsoft.ML.TorchSharp 및 libtorch-cpu 또는 libtorch-cuda-11.3 또는 OS 관련 변형. | |
| ONNX로 내보낼 수 있습니다. | No |
학습 알고리즘 세부 정보
명명된 엔터티 인식을 위해 미리 학습된 기존 NAS-BERT roBERTa 모델을 활용하여 DNN(Deep Neural Network)을 학습시킵니다.
메서드
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> 텍스트를 분류하기 위한 DNN(심층 신경망)을 학습하기 위한 입니다. (다음에서 상속됨 TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer> 텍스트를 분류하기 위한 DNN(심층 신경망)을 학습하기 위한 입니다. (다음에서 상속됨 NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |