TextCatalog.ProduceWordBags Metodo

Definizione

Spazio dei nomi:: Microsoft.ML

Assembly:: Microsoft.ML.Transforms.dll

Pacchetto:: Microsoft.ML v4.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v2.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v3.0.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.0.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.1.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.2.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.3.1

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.4.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.5.5

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.6.0

Pacchetto:: Microsoft.ML v1.7.0

Importante

Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.

Overload

Nome	Descrizione
ProduceWordBags(TransformsCatalog+TextTransforms, String, Char, Char, String, Int32)	Creare un WordBagEstimatoroggetto , che esegue il mapping della colonna specificata in `inputColumnName` a un vettore di conteggi n-gram in una nuova colonna denominata `outputColumnName`.
ProduceWordBags(TransformsCatalog+TextTransforms, String, String, Int32, Int32, Boolean, Int32, NgramExtractingEstimator+WeightingCriteria)	Creare un WordBagEstimatoroggetto , che esegue il mapping della colonna specificata in `inputColumnName` a un vettore di conteggi n-gram in una nuova colonna denominata `outputColumnName`.
ProduceWordBags(TransformsCatalog+TextTransforms, String, String[], Int32, Int32, Boolean, Int32, NgramExtractingEstimator+WeightingCriteria)	Creare un WordBagEstimatoroggetto , che esegue il mapping delle più colonne specificate in `inputColumnNames` a un vettore di conteggi n-gram in una nuova colonna denominata `outputColumnName`.

ProduceWordBags(TransformsCatalog+TextTransforms, String, Char, Char, String, Int32)

Origine:: TextCatalog.cs

Origine:: TextCatalog.cs

Origine:: TextCatalog.cs

Creare un WordBagEstimatoroggetto , che esegue il mapping della colonna specificata in inputColumnName a un vettore di conteggi n-gram in una nuova colonna denominata outputColumnName.

public static Microsoft.ML.Transforms.Text.WordBagEstimator ProduceWordBags(this Microsoft.ML.TransformsCatalog.TextTransforms catalog, string outputColumnName, char termSeparator, char freqSeparator, string inputColumnName = default, int maximumNgramsCount = 10000000);

static member ProduceWordBags : Microsoft.ML.TransformsCatalog.TextTransforms * string * char * char * string * int -> Microsoft.ML.Transforms.Text.WordBagEstimator

<Extension()>
Public Function ProduceWordBags (catalog As TransformsCatalog.TextTransforms, outputColumnName As String, termSeparator As Char, freqSeparator As Char, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional maximumNgramsCount As Integer = 10000000) As WordBagEstimator

Parametri

catalog: TransformsCatalog.TextTransforms

Catalogo della trasformazione.

outputColumnName: String

Nome della colonna risultante dalla trasformazione di inputColumnName. Il tipo di dati di questa colonna sarà un vettore di dimensioni note di Single.

termSeparator: Char

freqSeparator: Char

inputColumnName: String

Nome della colonna da cui recuperare i dati. <param name="maximumNgramsCount">Numero massimo di n-grammi da archiviare nel dizionario.</param param><name="termSeparator">Separator usato per separare le coppie di termini/frequenza.</param param><name="freqSeparator">Separator usato per separare i termini dalla relativa frequenza.</param> Questo strumento di stima opera sul vettore di testo.

maximumNgramsCount: Int32

Valori restituiti

WordBagEstimator

Commenti

WordBagEstimator è diverso da in NgramExtractingEstimator quanto il primo tokenzza il testo internamente e quest'ultimo accetta testo tokenizzato come input.

Si applica a

ProduceWordBags(TransformsCatalog+TextTransforms, String, String, Int32, Int32, Boolean, Int32, NgramExtractingEstimator+WeightingCriteria)

Origine:: TextCatalog.cs

Origine:: TextCatalog.cs

Origine:: TextCatalog.cs

Creare un WordBagEstimatoroggetto , che esegue il mapping della colonna specificata in inputColumnName a un vettore di conteggi n-gram in una nuova colonna denominata outputColumnName.

public static Microsoft.ML.Transforms.Text.WordBagEstimator ProduceWordBags(this Microsoft.ML.TransformsCatalog.TextTransforms catalog, string outputColumnName, string inputColumnName = default, int ngramLength = 2, int skipLength = 0, bool useAllLengths = true, int maximumNgramsCount = 10000000, Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria weighting = Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingEstimator+WeightingCriteria.Tf);

static member ProduceWordBags : Microsoft.ML.TransformsCatalog.TextTransforms * string * string * int * int * bool * int * Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria -> Microsoft.ML.Transforms.Text.WordBagEstimator

<Extension()>
Public Function ProduceWordBags (catalog As TransformsCatalog.TextTransforms, outputColumnName As String, Optional inputColumnName As String = Nothing, Optional ngramLength As Integer = 2, Optional skipLength As Integer = 0, Optional useAllLengths As Boolean = true, Optional maximumNgramsCount As Integer = 10000000, Optional weighting As NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria = Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingEstimator+WeightingCriteria.Tf) As WordBagEstimator

Parametri

catalog: TransformsCatalog.TextTransforms

Catalogo della trasformazione.

outputColumnName: String

Nome della colonna risultante dalla trasformazione di inputColumnName. Il tipo di dati di questa colonna sarà un vettore di dimensioni note di Single.

inputColumnName: String

Nome della colonna da cui recuperare i dati. Questo strumento di stima opera sul vettore di testo.

ngramLength: Int32

Lunghezza dell'ngramma.

skipLength: Int32

Numero massimo di token da ignorare durante la costruzione di un n-gram.

useAllLengths: Boolean

Indica se includere tutte le lunghezze di n grammi fino a ngramLength o solo ngramLength.

maximumNgramsCount: Int32

Numero massimo di n grammi da archiviare nel dizionario.

weighting: NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria

Misura statistica usata per valutare l'importanza di una parola in un documento in un corpus.

Valori restituiti

WordBagEstimator

Commenti

WordBagEstimator è diverso da in NgramExtractingEstimator quanto il primo tokenzza il testo internamente e quest'ultimo accetta testo tokenizzato come input.

Si applica a

ProduceWordBags(TransformsCatalog+TextTransforms, String, String[], Int32, Int32, Boolean, Int32, NgramExtractingEstimator+WeightingCriteria)

Origine:: TextCatalog.cs

Origine:: TextCatalog.cs

Origine:: TextCatalog.cs

Creare un WordBagEstimatoroggetto , che esegue il mapping delle più colonne specificate in inputColumnNames a un vettore di conteggi n-gram in una nuova colonna denominata outputColumnName.

public static Microsoft.ML.Transforms.Text.WordBagEstimator ProduceWordBags(this Microsoft.ML.TransformsCatalog.TextTransforms catalog, string outputColumnName, string[] inputColumnNames, int ngramLength = 2, int skipLength = 0, bool useAllLengths = true, int maximumNgramsCount = 10000000, Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria weighting = Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingEstimator+WeightingCriteria.Tf);

static member ProduceWordBags : Microsoft.ML.TransformsCatalog.TextTransforms * string * string[] * int * int * bool * int * Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria -> Microsoft.ML.Transforms.Text.WordBagEstimator

<Extension()>
Public Function ProduceWordBags (catalog As TransformsCatalog.TextTransforms, outputColumnName As String, inputColumnNames As String(), Optional ngramLength As Integer = 2, Optional skipLength As Integer = 0, Optional useAllLengths As Boolean = true, Optional maximumNgramsCount As Integer = 10000000, Optional weighting As NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria = Microsoft.ML.Transforms.Text.NgramExtractingEstimator+WeightingCriteria.Tf) As WordBagEstimator

Parametri

catalog: TransformsCatalog.TextTransforms

Catalogo della trasformazione.

outputColumnName: String

Nome della colonna risultante dalla trasformazione di inputColumnNames. Il tipo di dati di questa colonna sarà un vettore di dimensioni note di Single.

inputColumnNames: String[]

Nomi delle più colonne da cui recuperare i dati. Questo strumento di stima opera sul vettore di testo.

ngramLength: Int32

Lunghezza dell'ngramma.

skipLength: Int32

Numero massimo di token da ignorare durante la costruzione di un n-gram.

useAllLengths: Boolean

Indica se includere tutte le lunghezze di n grammi fino a ngramLength o solo ngramLength.

maximumNgramsCount: Int32

Numero massimo di n grammi da archiviare nel dizionario.

weighting: NgramExtractingEstimator.WeightingCriteria

Misura statistica usata per valutare l'importanza di una parola in un documento in un corpus.

Valori restituiti

WordBagEstimator

Commenti

WordBagEstimator è diverso da in NgramExtractingEstimator quanto il primo tokenzza il testo internamente e quest'ultimo accetta testo tokenizzato come input.

Si applica a