NgramHashingEstimator Classe
Definição
Importante
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public sealed class NgramHashingEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramHashingTransformer>type NgramHashingEstimator = class
interface IEstimator<NgramHashingTransformer>Public NotInheritable Class NgramHashingEstimator
Implements IEstimator(Of NgramHashingTransformer)- Herança
-
NgramHashingEstimator
- Implementações
Comentários
Características do avaliador
| Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | Yes |
| Tipo de dados de coluna de entrada | Vetor do tipo de chave . |
| Tipo de dados de coluna de saída | Vetor de tamanho conhecido de Single |
| Exportável para ONNX | No |
O resultado NgramHashingTransformer cria uma nova coluna, nomeada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída, e produz um vetor de contagens de n-grama (sequências de palavras consecutivas de comprimento 1-n) de determinados dados. Ele faz isso fazendo hash de cada n-grama e usando o valor de hash como o índice no recipiente.
NgramHashingEstimator é diferente de WordHashBagEstimator uma maneira que o primeiro usa texto tokenizado como entrada enquanto o último tokeniza o texto internamente.
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Métodos
| Nome | Description |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Treina e retorna um NgramHashingTransformer. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. |
Métodos de Extensão
| Nome | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os avaliadores downstream serão treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que têm várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) 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 avaliador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nessa cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado. |