NgramExtractingEstimator Classe
Definição
Importante
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Produz um vetor de contagens de n-grams (sequências de palavras consecutivas) encontradas no texto de entrada.
public sealed class NgramExtractingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingTransformer>type NgramExtractingEstimator = class
interface IEstimator<NgramExtractingTransformer>Public NotInheritable Class NgramExtractingEstimator
Implements IEstimator(Of NgramExtractingTransformer)- Herança
-
NgramExtractingEstimator
- Implementações
Comentários
Características do avaliador
| Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | Sim |
| Tipo de dados de coluna de entrada | Vetor do tipo de chave . |
| Tipo de dados da coluna de saída | Vetor de tamanho conhecido de Single |
| Exportável para ONNX | Sim |
O resultado NgramExtractingTransformer cria uma nova coluna, nomeada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída, em que cada vetor de entrada é mapeado para um vetor de contagens de n-grams (sequências de palavras consecutivas) encontradas no texto de entrada.
O avaliador cria um dicionário de n-grams e NgramExtractingTransformer usa a ID no dicionário como o índice no vetor de contagem que ele produz.
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Métodos
| Fit(IDataView) |
Treina e retorna um NgramExtractingTransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. |
Métodos de Extensão
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado. |