TorchSharpCatalog.SentenceSimilarity Método
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| SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SentenceSimilarityTrainer+SentenceSimilarityOptions) |
Ajuste um modelo NAS-BERT para similaridade de frase NLP. O limite para qualquer frase é de 512 tokens. Cada palavra normalmente será mapeada para um único token e adicionamos automaticamente dois tokens especulares (um token inicial e um token separador), portanto, em geral, esse limite será de 510 palavras para todas as frases. |
| SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
Ajuste um modelo NAS-BERT para similaridade de frase NLP. O limite para qualquer frase é de 512 tokens. Cada palavra normalmente será mapeada para um único token e adicionamos automaticamente dois tokens especulares (um token inicial e um token separador), portanto, em geral, esse limite será de 510 palavras para todas as frases. |
SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, SentenceSimilarityTrainer+SentenceSimilarityOptions)
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
Ajuste um modelo NAS-BERT para similaridade de frase NLP. O limite para qualquer frase é de 512 tokens. Cada palavra normalmente será mapeada para um único token e adicionamos automaticamente dois tokens especulares (um token inicial e um token separador), portanto, em geral, esse limite será de 510 palavras para todas as frases.
public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer SentenceSimilarity(this Microsoft.ML.RegressionCatalog.RegressionTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions options);static member SentenceSimilarity : Microsoft.ML.RegressionCatalog.RegressionTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer<Extension()>
Public Function SentenceSimilarity (catalog As RegressionCatalog.RegressionTrainers, options As SentenceSimilarityTrainer.SentenceSimilarityOptions) As SentenceSimilarityTrainerParâmetros
O catálogo da transformação.
Opções avançadas
Retornos
Aplica-se a
SentenceSimilarity(RegressionCatalog+RegressionTrainers, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
Ajuste um modelo NAS-BERT para similaridade de frase NLP. O limite para qualquer frase é de 512 tokens. Cada palavra normalmente será mapeada para um único token e adicionamos automaticamente dois tokens especulares (um token inicial e um token separador), portanto, em geral, esse limite será de 510 palavras para todas as frases.
public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer SentenceSimilarity(this Microsoft.ML.RegressionCatalog.RegressionTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string scoreColumnName = "Score", string sentence1ColumnName = "Sentence1", string sentence2ColumnName = "Sentence2", 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 SentenceSimilarity : Microsoft.ML.RegressionCatalog.RegressionTrainers * string * string * string * string * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.SentenceSimilarityTrainer<Extension()>
Public Function SentenceSimilarity (catalog As RegressionCatalog.RegressionTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional sentence1ColumnName As String = "Sentence1", Optional sentence2ColumnName As String = "Sentence2", 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 SentenceSimilarityTrainerParâmetros
O catálogo da transformação.
- labelColumnName
- String
Nome da coluna de rótulo. A coluna deve ser um tipo float.
- scoreColumnName
- String
Nome da coluna de pontuação.
- sentence1ColumnName
- String
Nome da coluna para a primeira frase.
- sentence2ColumnName
- String
Nome da coluna para a segunda frase. Necessário somente se a classificação nlp exigir pares de frases.
- batchSize
- Int32
Número de linhas no lote.
- maxEpochs
- Int32
Número máximo de vezes para percorrer o conjunto de treinamento.
- architecture
- BertArchitecture
Arquitetura para o modelo. O padrão é Roberta.
- validationSet
- IDataView
O conjunto de validação usado durante o treinamento para melhorar a qualidade do modelo.