TorchSharpCatalog.TextClassification 메서드

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.TorchSharp

어셈블리:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

패키지:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.0-preview.24522.7

오버로드

TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, TextClassificationTrainer+TextClassificationOptions)	NLP 분류를 위해 NAS-BERT 모델을 미세 조정합니다. 모든 문장에 대한 제한은 512 토큰입니다. 각 단어는 일반적으로 단일 토큰에 매핑되며, 2개의 특정 토큰(시작 토큰 및 구분 기호 토큰)을 자동으로 추가하므로 일반적으로 이 제한은 모든 문장에 대해 510단어가 됩니다.
TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)	NLP 분류를 위해 NAS-BERT 모델을 미세 조정합니다. 모든 문장에 대한 제한은 512 토큰입니다. 각 단어는 일반적으로 단일 토큰에 매핑되며, 2개의 특정 토큰(시작 토큰 및 구분 기호 토큰)을 자동으로 추가하므로 일반적으로 이 제한은 모든 문장에 대해 510단어가 됩니다.

TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, TextClassificationTrainer+TextClassificationOptions)

Source:

TorchSharpCatalog.cs

NLP 분류를 위해 NAS-BERT 모델을 미세 조정합니다. 모든 문장에 대한 제한은 512 토큰입니다. 각 단어는 일반적으로 단일 토큰에 매핑되며, 2개의 특정 토큰(시작 토큰 및 구분 기호 토큰)을 자동으로 추가하므로 일반적으로 이 제한은 모든 문장에 대해 510단어가 됩니다.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer TextClassification(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions options);

static member TextClassification : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer

<Extension()>
Public Function TextClassification (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions) As TextClassificationTrainer

매개 변수

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

변환의 카탈로그입니다.

options

TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions

고급 옵션.

반환

TextClassificationTrainer

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

Source:

TorchSharpCatalog.cs

NLP 분류를 위해 NAS-BERT 모델을 미세 조정합니다. 모든 문장에 대한 제한은 512 토큰입니다. 각 단어는 일반적으로 단일 토큰에 매핑되며, 2개의 특정 토큰(시작 토큰 및 구분 기호 토큰)을 자동으로 추가하므로 일반적으로 이 제한은 모든 문장에 대해 510단어가 됩니다.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer TextClassification(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string scoreColumnName = "Score", string outputColumnName = "PredictedLabel", string sentence1ColumnName = "Sentence1", string sentence2ColumnName = default, 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 TextClassification : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer

<Extension()>
Public Function TextClassification (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional outputColumnName As String = "PredictedLabel", Optional sentence1ColumnName As String = "Sentence1", Optional sentence2ColumnName As String = Nothing, 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 TextClassificationTrainer

매개 변수

catalog

MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

변환의 카탈로그입니다.

labelColumnName

String

레이블 열의 이름입니다. 열은 키 형식이어야 합니다.

scoreColumnName

String

점수 열의 이름입니다.

outputColumnName

String

출력 열의 이름입니다. 키 형식이 됩니다. 예측된 레이블입니다.

sentence1ColumnName

String

첫 번째 문장의 열 이름입니다.

sentence2ColumnName

String

두 번째 문장의 열 이름입니다. NLP 분류에 문장 쌍이 필요한 경우에만 필요합니다.

batchSize

Int32

일괄 처리의 행 수입니다.

maxEpochs

Int32

학습 집합을 반복할 최대 횟수입니다.

architecture

BertArchitecture

모델에 대한 아키텍처입니다. 기본값은 Roberta입니다.

validationSet

IDataView

모델 품질을 개선하기 위해 학습하는 동안 사용되는 유효성 검사 집합입니다.

반환

TextClassificationTrainer