Поделиться через


NerTrainer Класс

Определение

Для IEstimator<TTransformer> обучения глубокой нейронной сети (DNN) для классификации текста.

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))
Наследование

Комментарии

Чтобы создать этот модуль обучения, используйте NER.

Входные и выходные столбцы

Входные данные столбца метки должны быть вектором строкового типа, а столбцы предложений должны иметь типTextDataViewType .

Этот алгоритм обучения выводит следующие столбцы:

Имя выходного столбца Тип столбца Описание
PredictedLabel Вектор типа ключа Индекс прогнозируемой метки. Если его значение равно i, фактическая метка будет i-й категорией во входном типе метки с ключевым значением.
-- --
Задача машинного обучения Многоклассовая классификация
Требуется ли нормализация? Нет
Требуется ли кэширование? Нет
Обязательный nuGet в дополнение к Microsoft.ML Microsoft.ML.TorchSharp и libtorch-cpu или libtorch-cuda-11.3 или любой из вариантов операционной системы.
Возможность экспорта в ONNX Нет

Сведения об алгоритме обучения

Обучает глубокую нейронную сеть (DNN), используя существующую предварительно обученную модель roBERTa NAS-BERT для распознавания именованных сущностей.

Методы

Fit(IDataView)

Для IEstimator<TTransformer> обучения глубокой нейронной сети (DNN) для классификации текста.

(Унаследовано от TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

Для IEstimator<TTransformer> обучения глубокой нейронной сети (DNN) для классификации текста.

(Унаследовано от NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>)

Применяется к