TorchSharpCatalog.NamedEntityRecognition Método
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| NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, NerTrainer+NerOptions) |
Ajuste um modelo de Reconhecimento de Entidade Nomeada. |
| NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
Ajuste um modelo NAS-BERT para Reconhecimento de Entidade Nomeada. 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. |
NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, NerTrainer+NerOptions)
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
Ajuste um modelo de Reconhecimento de Entidade Nomeada.
public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer NamedEntityRecognition(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer.NerOptions options);static member NamedEntityRecognition : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer.NerOptions -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer<Extension()>
Public Function NamedEntityRecognition (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As NerTrainer.NerOptions) As NerTrainerParâmetros
O catálogo da transformação.
- options
- NerTrainer.NerOptions
O conjunto completo de opções avançadas.
Retornos
Aplica-se a
NamedEntityRecognition(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
- Origem:
- TorchSharpCatalog.cs
Ajuste um modelo NAS-BERT para Reconhecimento de Entidade Nomeada. 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.NerTrainer NamedEntityRecognition(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string outputColumnName = "PredictedLabel", string sentence1ColumnName = "Sentence", 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 NamedEntityRecognition : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NerTrainer<Extension()>
Public Function NamedEntityRecognition (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional outputColumnName As String = "PredictedLabel", Optional sentence1ColumnName As String = "Sentence", 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 NerTrainerParâmetros
O catálogo da transformação.
- labelColumnName
- String
Nome da coluna de rótulo. A coluna deve ser um tipo de chave.
- outputColumnName
- String
Nome da coluna de saída. Será um tipo de chave. É o rótulo previsto.
- sentence1ColumnName
- String
Nome da coluna para a primeira frase.
- 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.