StopWordsRemovingEstimator 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 StopWordsRemovingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Text.StopWordsRemovingTransformer>
type StopWordsRemovingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<StopWordsRemovingTransformer>
Public NotInheritable Class StopWordsRemovingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of StopWordsRemovingTransformer)
- Vererbung
Hinweise
Schätzeigenschaften
| Muss dieser Schätzer die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | No |
| Eingabespaltendatentyp | Textvektor |
| Ausgabespaltendatentyp | Vektor mit variabler Größe von Text |
| Exportierbar in ONNX | Yes |
Das Ergebnis StopWordsRemovingTransformer erstellt eine neue Spalte, die im Parameter für den Ausgabespaltennamen angegeben ist, und füllt sie mit einem Vektor von Wörtern, die alle Wörter in der Eingabespalte enthalten **, mit Ausnahme der vordefinierten Liste der Stoppwörter für die angegebene Sprache. Alle Textvergleiche, die durch Umwandeln vordefinierter Texte und Texte von der Eingabespalte in Kleinbuchstaben mithilfe von Groß-/Kleinschreibungsregeln in der invarianten Kultur vorgenommen werden.
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. |