CustomStopWordsRemovingEstimator Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
public sealed class CustomStopWordsRemovingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.CustomStopWordsRemovingTransformer>type CustomStopWordsRemovingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<CustomStopWordsRemovingTransformer>Public NotInheritable Class CustomStopWordsRemovingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of CustomStopWordsRemovingTransformer)- Vererbung
Hinweise
Schätzeigenschaften
| Muss dieser Schätzer die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | No |
| Eingabespaltendatentyp | Textvektor |
| Ausgabespaltendatentyp | Textvektor |
| Exportierbar in ONNX | Yes |
Das Ergebnis CustomStopWordsRemovingTransformer erstellt eine neue Spalte, die durch den Parameter für den Ausgabespaltennamen angegeben wird, und füllt sie mit einem Vektor von Wörtern, die alle Wörter in der Eingabespalte enthalten, mit Ausnahme derjenigen, die vom Parameter "stopwords" angegeben wurden. Der gesamte Textvergleich durch Umwandlung von Wörtern und Wörtern aus der Eingabespalte in Kleinbuchstaben mithilfe von Groß-/Kleinschreibungsregeln in der invarianten Kultur.
Im Abschnitt "Siehe auch" finden Sie Links zu Verwendungsbeispielen.
Methoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> für die CustomStopWordsRemovingTransformer. (Geerbt von TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Gibt das SchemaShape Schema zurück, das vom Transformator erzeugt wird. Wird für die Schemaverteilung und Überprüfung in einer Pipeline verwendet. |
Erweiterungsmethoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgeschalteten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Zwischenspeicherprüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie bei einer Schätzung ein Wrapping-Objekt zurück, das eine Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) sie aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen zu dem, was passt, zurückgeben, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt und nicht nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückgibt. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch oft in Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern bauen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten wollen, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode einen Delegat anfügen, der aufgerufen wird, sobald "Fit" aufgerufen wird. |