TorchSharpCatalog.QuestionAnswer 方法
定義
重要
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多載
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options) |
微調問題與答案的 ROBERTA 模型。 任何句子的限制是512個標記。 每個單字通常會對應至單一令牌，而且我們會在開始標記和分隔符標記 (自動新增 2 個規格標記) ，因此一般而言，此限制對所有句子而言都是 510 個字。 |
| QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
微調問題與答案的 ROBERTA 模型。 任何句子的限制是512個標記。 每個單字通常會對應至單一令牌，而且我們會在開始標記和分隔符標記 (自動新增 2 個規格標記) ，因此一般而言，此限制對所有句子而言都是 510 個字。 |
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options)
微調問題與答案的 ROBERTA 模型。 任何句子的限制是512個標記。 每個單字通常會對應至單一令牌，而且我們會在開始標記和分隔符標記 (自動新增 2 個規格標記) ，因此一般而言，此限制對所有句子而言都是 510 個字。
public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options options);static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As QATrainer.Options) As QATrainer參數
- options
- QATrainer.Options
QA 的選項。
傳回
適用於
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
微調問題與答案的 ROBERTA 模型。 任何句子的限制是512個標記。 每個單字通常會對應至單一令牌，而且我們會在開始標記和分隔符標記 (自動新增 2 個規格標記) ，因此一般而言，此限制對所有句子而言都是 510 個字。
public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string contextColumnName = "Context", string questionColumnName = "Question", string trainingAnswerColumnName = "TrainingAnswer", string answerIndexColumnName = "AnswerIndex", string predictedAnswerColumnName = "Answer", string scoreColumnName = "Score", int topK = 3, int batchSize = 4, int maxEpochs = 10, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture architecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Microsoft.ML.IDataView validationSet = default);static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * string * int * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional contextColumnName As String = "Context", Optional questionColumnName As String = "Question", Optional trainingAnswerColumnName As String = "TrainingAnswer", Optional answerIndexColumnName As String = "AnswerIndex", Optional predictedAnswerColumnName As String = "Answer", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional topK As Integer = 3, Optional batchSize As Integer = 4, Optional maxEpochs As Integer = 10, Optional architecture As BertArchitecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Optional validationSet As IDataView = Nothing) As QATrainer參數
- contextColumnName
- String
問題的內容。
- questionColumnName
- String
所詢問的問題。
- trainingAnswerColumnName
- String
用來定型模型的答案。
- answerIndexColumnName
- String
內容中該答案的起始字元索引。
- predictedAnswerColumnName
- String
模型在推斷期間預測的答案。
- scoreColumnName
- String
預測答案的分數。
- topK
- Int32
針對給定的問題，您要回頭結果的次數。
- batchSize
- Int32
批次中的資料列數。
- maxEpochs
- Int32
循環執行定型集的次數上限。
- architecture
- BertArchitecture
模型的架構。 預設為 Roberta。
- validationSet
- IDataView
用於定型以改善模型質量的驗證集。